城市供水管网事故状态调度决策支持系统 170页

'天津大学博士学位论文城市供水管网事故状态调度决策支持系统姓名：郑毅申请学位级别：博士专业：管理科学与工程指导教师：张世英20040601 事故状态下供水管网的优化调度与正常状态下相同，都是根据管网中各监测点状态变量的实时变化情况，在满足用户水压要求的前提下，确定工作状态，使管网的能量浪费最小，压力分布均匀，经济效益最佳。本文所指供水管网故障工况是管网出现重大故障而严重影响用户用水，此时需调整供水系统的调度决策以改变管网运行状态。由于供水管网变量之间关系的非线性，复杂性及大规模性，本文从系统的观念出发，结合优化计算理论，提出事故时一优化调度的简化模型。为优化技术在供水系统调度中的应用作出了新的探索。针对调度模型，采用遗传算法和Lingo软件分别进行了求解，其效果令人满忌。决策支持系统作为现代先进的经济管理方法已用于许多领域，结合我国城市供水运行管理现状，将先进的计算机技术、信息技术和决策支持系统理论引入城市供水运行优化调度中，研究并建立事故状态下管网供水的优化模型和决策支持系统。对给水行业不仅具有重要的理论意义，而且具有宏观的经济效益。关键词:给水管网、用水量预测、人工神经网络、事故状态、优化调度、宏观模型、遗传算法、决策支持系统 ABSTRACTThewatersupplysystem,oneofthemostimportantfundamentalfacilitiesofcity,hastheattributeofbiginvestment,highoperationexpense,anddificultmaintenance,anditisalarge,complexandmultiple-unitengineeringsystem,whichsupplieswatertomodemcitiesandcompanies.Sincethereformandopening,manydomesticspecialistsandscholarshaveexploredandatemptedonoptimalcontrolandmanagementofwatersupplysystem,andsomebigcitieshaveestablishedwatersupplyinformationmanagementandcontrolsystemstepbystep.Ourcountry,comparingwithdevelopedcountries,hassomedisparitiesamongstudyonwatersupplymanagementandcontrol,butdistinctprogresshasbeenmade.However,thestudyonmanagementandcontroldecisionofbreakdownstateofcitywatersupplynetworkfallsbehindThepaperaimsatthestatusinoperationofcitywatersupplysystemandtheimminenceofsolvingthisquestion.Usingthetheoryofsystemoptimizationandmanagementandbasedonsummarizingandanalyzingdomesticandabroadresearchfindings,relevantproblemsconfrontedinthecourseofcontrolpolicydecision-makingforwatersupplywerestudieddeep.Inordertoreducetheafectrangeanddegreeofbreakdownstatefurthestandcontributetostudyonmanagementanddecisionofcitywatersupplyinformation,authorstrivesforcorrectlydecisionandoptimaloperationofbreakdownstateThedailyandhourlypredictionofwaterconsumptionisanimportantfoundationinwatersupplysystem.Thereforethemethodsandresultsofthepredictionhavedirectinfluenceonoptimaloperationandbenefitofwatersupplysystem.Beforethoroughresearchontheshort-termpredictionofwaterconsumptionwasmade,allkindsofpopularmethodsforshort-termpredictiontowaterconsumptionofcitieswerestudiedandcompared.Nowadays,themethodsandmodelsuseddomesticallyhavetheproblemsoftime-consuming,poorpredictionprecisionandbadstability.InthispaperBPANN(ArtificialNeuralNetwork)wasusedtoestablishpredictionmodelofwaterconsumption,whichhasgoodprecisionandreliability.Commonalityandagingcharacteristicareonlyuptoextensivedataanditsaccuracy.Theresultsofverifyingtoanexampleshowedcorrectpredictioncouldbemadenotonlytonormalwaterconsumptionbutalsotobreakdownwaterconsumption,whichcansupply reliableoperationparametertooperator.ThepredictionusingANNgaveabeterresult.Thedomesticandabroadmethodssimulatingtheoperationstateofwatersupplynetworkweresummarizedinthispaper.Macro-modelsofnetworkperformancewerepresentedbyusingthemethodofnetworkstructureandthemethodofANNrespectively.Basedonthetheoryofmacro-modelbuilding,consideringthecharacteristicofdomesticwatersupplynetworkandwithbulkpilotcalculationandanalysis,breakdownstatemodelofwaternetworkwasputforward.Atthistime,itcanalsobemodeledusingthesameformasthemacro-modelfornormalsupplyofnetworkperformance,i.e.macrovariableswerefixedandassignedvaluesofbreakdownstateandagroupofalteredmodelcoefficientswasusedtodescribethealternationofnetworkstructurecharacteristicsandstateparametersbecauseofbreakdownofnetwork.Accordingtothis,macro-modelofbreakdownstatewasbuiltandcorrespondinglycalculationprogramwasmade.Theresultsshowedthatthiskindofmacro-modelcouldsimulatethemainhydraulicparameterofbreakdownstateofnetworkwellandtheprecisionandrun-timeofcalculationweresatisfied.Optimalcontrolofwatersupplynetworkofbreakdownstateissamewiththatofnormalstate.Accordingtoreal-timevariationofstatevariablesinallmonitorpointsandonthepremiseofmeetingthedemandtopressure,optimaloperationstatewasdetermined,whichmadeenergyconsumptionminimizeandpressuredistributeevenlyandattainedbesteconomicbenefit.Breakdownstateofwatersupplynetworkinthispapermeansthatseriousaccidentoccursinthenetworkandwatersupplytousersisinfluenced.Atthistime,controlpolicymustbeadjustedtochangetheoperationofnetwork.Duetothenon-linear,complexityandbigscalebetweenvariablesofwatersupplynetwork,fromtheviewpointofsystematictheoryandcombinedwithoptimizationcalculationtheory,simplifiedmodelforoptimalcontrolofbreakdownstate,whichexploredtheapplicationofoptimizationtechnologyinthecontrolofwatersupplysystem,wasputforward.GeneticAlgorithm(GA)andLingosoftwarewererespectivelyusedtosolvethecontrolmodelandsatisfiedresultsweregot.Asanadvancedeconomicalmanagementmethod,thedecisionsupportsystemhasalreadybeenusedinmanyfields.Consideringthestatusofdomesticwatersupplysystemsmanagementandoperation,advancedtechnologiesofcomputer,information andDSSwereintroducedintotheoptimalcontrolofcitywatersupplyoperation.OptimalmodelandDSSofwatersupplynetworkinabreakdownstatehavebeenestablished.Ithasnotonlyacademicsignificanceforthewatersupplyindustry,butalsomacroeconomicbenefitKEYWORDS:WaterSupplyNetwork;PredictionofWaterConsumption;ANNBreakdownState;OptimalControl;Macro-Model;GeneticAlgorithm;DecisionSupportSystem 独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得2进达星~或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:补签字日”:料年‘月“。日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解返，主!*有关保留、使用学位论文的规定。特授权,f--=女"可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名补毅导师签名:令俞美签字日期:7..-1F年‘月了。日签字日期:2砂伞‘月卜。日 天津大学博士学位论文第一章总论第一章总论1.1本项研究的意义对于现代化的城市和大型工业企业，供水问题显然是至关重要的。不仅是生活、生产和消防，而且城市或企业环境，诸如绿化浇水、街道广场的洒水，以及河流、湖泊和各种水造景观，对当代人的生活生产条件，生活生产环境和生活生产质量都起着非常重要的作用。如果过去说给水系统是城市的生命线，现在己经进一步提高到生态环境和人的生命质量的高度了。给水系统就是向现代化城市和企业供水的大型、复杂和多元化的一套工程系统它的功能概括地讲就是向其服务对象提供足够的水量，并按要求的水质和一定的水压来供水，同时要保证连续性、可靠性和卫生安全性。它要把水安全地输配到各用户，一旦出现事故，就直接危机社会生产和人民生活，甚至造成巨大损失，产生不良社会影响。随着国民经济的快速增长，我国的给水事业也得到了迅速发展，各地城市给水系统已均具规模，而且还在不断扩大，在社会经济发展和人民生活质量提高中发挥着不可替代的作用。根据2001年《城市供水统计年鉴》，对593座城市统计:2000年综合生产能力12161.48万M3/d，年度供水总量280.13亿M3，平均日供水总量7674.81万M3/d，年度售水总量229.33亿M3,(其中工业用水70.81,生活用水131.02，其它27.50)。年末用水人口1.95亿人，自来水普及率96.35%,供水管道总长度(DN75以上)13.5万KM。到本世纪初，我国城市人口将发展到2.2亿，城市年用水量超过600亿立方米Ill.城市输配水系统管道经常因供水需要而穿越各种沟壑、河谷、公路、铁路等，并受各种自然因素(各种气象条件、自然条件、地面静动荷载、管道内/外由于微生物及电化学和化学腐蚀)和人为因素(由于事故停电及误操作而突然关阀、停泵产生的水锤振荡、管道质量等)的影响，如果各种作用超过管道的变形极限，管道爆破将不可避免[2l。本文所说的事故就是指爆管事故。爆管事故不仅损坏给水设备，中断供水，而且往往出现泄漏水淹没生产、生活区域、冲毁公路、铁路等，造成巨大经济损失。如上海市四平路DN1500水管因附近埋设较深的大型下水道而造成管道的不均匀沉陷致使管道接头破裂，淹了近千户。在爆管的情况下，需要进行关闸维修。维修期间，关闭的闸段完全停止输水和供水，同时周围地区 天津大学博士学位论文第一章总论第一章总论1.1本项研究的意义对于现代化的城市和大型工业企业，供水问题显然是至关重要的。不仅是生活、生产和消防，而且城市或企业环境，诸如绿化浇水、街道广场的洒水，以及河流、湖泊和各种水造景观，对当代人的生活生产条件，生活生产环境和生活生产质量都起着非常重要的作用。如果过去说给水系统是城市的生命线，现在己经进一步提高到生态环境和人的生命质量的高度了。给水系统就是向现代化城市和企业供水的大型、复杂和多元化的一套工程系统它的功能概括地讲就是向其服务对象提供足够的水量，并按要求的水质和一定的水压来供水，同时要保证连续性、可靠性和卫生安全性。它要把水安全地输配到各用户，一旦出现事故，就直接危机社会生产和人民生活，甚至造成巨大损失，产生不良社会影响。随着国民经济的快速增长，我国的给水事业也得到了迅速发展，各地城市给水系统已均具规模，而且还在不断扩大，在社会经济发展和人民生活质量提高中发挥着不可替代的作用。根据2001年《城市供水统计年鉴》，对593座城市统计:2000年综合生产能力12161.48万M3/d，年度供水总量280.13亿M3，平均日供水总量7674.81万M3/d，年度售水总量229.33亿M3,(其中工业用水70.81,生活用水131.02，其它27.50)。年末用水人口1.95亿人，自来水普及率96.35%,供水管道总长度(DN75以上)13.5万KM。到本世纪初，我国城市人口将发展到2.2亿，城市年用水量超过600亿立方米Ill.城市输配水系统管道经常因供水需要而穿越各种沟壑、河谷、公路、铁路等，并受各种自然因素(各种气象条件、自然条件、地面静动荷载、管道内/外由于微生物及电化学和化学腐蚀)和人为因素(由于事故停电及误操作而突然关阀、停泵产生的水锤振荡、管道质量等)的影响，如果各种作用超过管道的变形极限，管道爆破将不可避免[2l。本文所说的事故就是指爆管事故。爆管事故不仅损坏给水设备，中断供水，而且往往出现泄漏水淹没生产、生活区域、冲毁公路、铁路等，造成巨大经济损失。如上海市四平路DN1500水管因附近埋设较深的大型下水道而造成管道的不均匀沉陷致使管道接头破裂，淹了近千户。在爆管的情况下，需要进行关闸维修。维修期间，关闭的闸段完全停止输水和供水，同时周围地区 天津大学博士学位论文第一章总论也会产生输水量下降，导致局部地区水压下降，水量减少。当下降的幅度超过了允许的限度，系统供水功能便被破坏。爆管造成水压过低或局部断水会给周围的居民生活和工业生产带来不便甚至造成经济损失(a;因此如何减少给水管网的这些故障和损失，使输配水系统在事故状态下尽可能能发挥其功能和效益，是输配水系统运行中的一个重要课题。本文的主要目的就是通过计算机对输配水系统在事故时的优化调度进行研究，根据神经网络方法进行管网事故状态的用水量预测，然后借助管网水力分析，确定管网正常运行和管网事故运行的相关关系，分析事故时影响管网状态的因素，建立管网事故状态的宏观模型，进而以压力分布均匀，最大限度的满足用户需要和供水经济效益最佳为目标，建立事故状态下管网供水的优化模型和决策支持系统。1.2问题的提出随着社会经济的不断发展和人民生活水平的日益提高，人们对给水服务质量的要求越来越高。目前，提高给水服务水平已成为各国普遍关注的问题。1997年在西班牙马德里召开的世界给水工程会议所编制的《关于指导各国水司引用新技术及改善管网管理的方法论的纲要》就旨在考虑引用新的技术和方法来提高各国水司配水管网的运作水平，即帮助各国改善其水司配水系统服务质量并提高管网本身运作效率。然而目前我国大多数城市管网建设滞后于水厂建设，并且管网是供水中的薄弱环节，在供水现代化建设中要加以重点解决。因此对管网开展普查，摸清管网现状，建立计算机管理系统，实现管网的科学管理已成为必要。供水行业本身是一个高能耗的行业，如美国全国7%的电能耗用在市政给水设施中。据中国城镇供水协会1990年供水统计年鉴中对400个城市的统计，每年的电量消耗量达575亿KWh("。在给水系统的运行中，配水能耗一般占总能耗的比重很大。根据蒋瑞敏(31的调查，在整个给水工程的用电量中，95%到98%的电量是用来维持水泵的运转，其它2-5%用于制水过程中的辅助设备，例如电动阀、真空泵、排污泵、机修和照明等。近着城市的发展，很多城市，尤其是一些历史较长的城市，地下管网错综复杂，这种配水管网的复杂性使得人工控制管网的运行变得比以前更难，现有的配水系统不同程度上存在供水压力分布不合理和耗电较多的严重问题。为了充分利用水资源、节约能源，使城市供水安全经济，人们日益感到传统的经验调度方式不能适应现代要求，并深刻认识到实现配水系统运行优化的重要性。为了更好的使供水管网压力分布均匀，最大限度的 天津大学博士学位论文第一章总论也会产生输水量下降，导致局部地区水压下降，水量减少。当下降的幅度超过了允许的限度，系统供水功能便被破坏。爆管造成水压过低或局部断水会给周围的居民生活和工业生产带来不便甚至造成经济损失(a;因此如何减少给水管网的这些故障和损失，使输配水系统在事故状态下尽可能能发挥其功能和效益，是输配水系统运行中的一个重要课题。本文的主要目的就是通过计算机对输配水系统在事故时的优化调度进行研究，根据神经网络方法进行管网事故状态的用水量预测，然后借助管网水力分析，确定管网正常运行和管网事故运行的相关关系，分析事故时影响管网状态的因素，建立管网事故状态的宏观模型，进而以压力分布均匀，最大限度的满足用户需要和供水经济效益最佳为目标，建立事故状态下管网供水的优化模型和决策支持系统。1.2问题的提出随着社会经济的不断发展和人民生活水平的日益提高，人们对给水服务质量的要求越来越高。目前，提高给水服务水平已成为各国普遍关注的问题。1997年在西班牙马德里召开的世界给水工程会议所编制的《关于指导各国水司引用新技术及改善管网管理的方法论的纲要》就旨在考虑引用新的技术和方法来提高各国水司配水管网的运作水平，即帮助各国改善其水司配水系统服务质量并提高管网本身运作效率。然而目前我国大多数城市管网建设滞后于水厂建设，并且管网是供水中的薄弱环节，在供水现代化建设中要加以重点解决。因此对管网开展普查，摸清管网现状，建立计算机管理系统，实现管网的科学管理已成为必要。供水行业本身是一个高能耗的行业，如美国全国7%的电能耗用在市政给水设施中。据中国城镇供水协会1990年供水统计年鉴中对400个城市的统计，每年的电量消耗量达575亿KWh("。在给水系统的运行中，配水能耗一般占总能耗的比重很大。根据蒋瑞敏(31的调查，在整个给水工程的用电量中，95%到98%的电量是用来维持水泵的运转，其它2-5%用于制水过程中的辅助设备，例如电动阀、真空泵、排污泵、机修和照明等。近着城市的发展，很多城市，尤其是一些历史较长的城市，地下管网错综复杂，这种配水管网的复杂性使得人工控制管网的运行变得比以前更难，现有的配水系统不同程度上存在供水压力分布不合理和耗电较多的严重问题。为了充分利用水资源、节约能源，使城市供水安全经济，人们日益感到传统的经验调度方式不能适应现代要求，并深刻认识到实现配水系统运行优化的重要性。为了更好的使供水管网压力分布均匀，最大限度的 天津大学博士学位论文第一章总论降低事故时的影响范围和程度，并使供水的经济效益最大，事故时的优化运行就更加突出。随着计算机技术和管理科学的发展，在城市供水运行管理中应用计算机管理信息系统进行供水管理工作，并通过实现供水系统信息化管理，为供水系统尤其是事故时的优化调度提供决策支持，进而建立城市供水事故时的优化运行的决策支持系统是城市供水运行管理的方向。而我国在供水管理方面，对计算机管理信息系统的研究和应用上起步时间不长，虽然己有少数城市供水系统将计算机应用于对供水系统的部分信息进行管理，但仅是从供水资料、图档、收费等方面考虑[3][4][S][6][7]，但尚缺少综合性强，通用性好的供水信息管理系统，尤其缺少建立在数据库管理信息系统之上的城市供水事故运行优化决策支持系统。决策支持系统作为计算机在经济管理中应用方面最引人注目的领域之一，目前已成为各项工作管理决策的最佳途径和方法，它在城市供水事故优化调度方面的应用，可使得供水运行决策更加系统化、科学化、简单化，具有较大的推广应用价值。针对我国目前供水行业现存的一系列急待解决的问题，从我国供水行业的日常运行和管理的现状出发，笔者认为将GIS信息管理系统、供水管网优化调度与决策支持系统有机的结合起来，实现供水资料的科学管理、信息资源的二次开发，不仅有助于提高操作人员的工作效率，而且能够提高在调度决策和判断上的准确性与可靠性，为各级管理人员提供调度决策上的有力支持。1.3国内外研究现状通过查阅大量的资料，国外对于事故时优化调度的资料很少。在AWWA1993年7月的“IntegratingHydraulicModelingandSCADAsystemsforPlanningandControl["]，一文中提到二DWCCDupageWaterCommission)研制的软件中具有i)11练操作人员对干管爆裂做出应急反应的功能。而在国内刊物上尚没发现这类文章。鉴于事故时的优化调度和正常时的优化调度所应用的研究方法基本上相似，所以本文就正常时优化调度的国内外研究现状进行分析，以正常状态下的优化调度为基础来完成事故时优化调度。国外自五十年代末将计算机技术用于给水工业以来，至70年代就开始了对供水管网优化调度问题的研究，在这方面已取得了不少成功的经验，如:VilasNitivattananon[91101等人提出了根据管网用水负荷、水泵供水能力及其它地理因素的限制，将供水管网优化调度模型按不同时段和区域分为若干的子模型分别进行 天津大学博士学位论文第一章总论降低事故时的影响范围和程度，并使供水的经济效益最大，事故时的优化运行就更加突出。随着计算机技术和管理科学的发展，在城市供水运行管理中应用计算机管理信息系统进行供水管理工作，并通过实现供水系统信息化管理，为供水系统尤其是事故时的优化调度提供决策支持，进而建立城市供水事故时的优化运行的决策支持系统是城市供水运行管理的方向。而我国在供水管理方面，对计算机管理信息系统的研究和应用上起步时间不长，虽然己有少数城市供水系统将计算机应用于对供水系统的部分信息进行管理，但仅是从供水资料、图档、收费等方面考虑[3][4][S][6][7]，但尚缺少综合性强，通用性好的供水信息管理系统，尤其缺少建立在数据库管理信息系统之上的城市供水事故运行优化决策支持系统。决策支持系统作为计算机在经济管理中应用方面最引人注目的领域之一，目前已成为各项工作管理决策的最佳途径和方法，它在城市供水事故优化调度方面的应用，可使得供水运行决策更加系统化、科学化、简单化，具有较大的推广应用价值。针对我国目前供水行业现存的一系列急待解决的问题，从我国供水行业的日常运行和管理的现状出发，笔者认为将GIS信息管理系统、供水管网优化调度与决策支持系统有机的结合起来，实现供水资料的科学管理、信息资源的二次开发，不仅有助于提高操作人员的工作效率，而且能够提高在调度决策和判断上的准确性与可靠性，为各级管理人员提供调度决策上的有力支持。1.3国内外研究现状通过查阅大量的资料，国外对于事故时优化调度的资料很少。在AWWA1993年7月的“IntegratingHydraulicModelingandSCADAsystemsforPlanningandControl["]，一文中提到二DWCCDupageWaterCommission)研制的软件中具有i)11练操作人员对干管爆裂做出应急反应的功能。而在国内刊物上尚没发现这类文章。鉴于事故时的优化调度和正常时的优化调度所应用的研究方法基本上相似，所以本文就正常时优化调度的国内外研究现状进行分析，以正常状态下的优化调度为基础来完成事故时优化调度。国外自五十年代末将计算机技术用于给水工业以来，至70年代就开始了对供水管网优化调度问题的研究，在这方面已取得了不少成功的经验，如:VilasNitivattananon[91101等人提出了根据管网用水负荷、水泵供水能力及其它地理因素的限制，将供水管网优化调度模型按不同时段和区域分为若干的子模型分别进行 天津大学博士学位论文第一章总论研究，并采用逐步优化的方法求解优化调度动态规划数学模型的方法;VilasNitivattananon在模型中对水泵流量离散化并采用搜索法求解以减少泵开关次数。Sakarya,A.BurcuAltanf"14人在输配水系统泵的最优调度中考虑水质因素，基于这个不能用现行方法解决的大规模非线性规划问题，最优解是通过与水力、水质模拟代码EPANET，非线性优化代码GRG2连接而求得的;Sakarya将含有状态变量的约束条件并入到目标函数中使用增广拉格朗日罚函数法求解，模型中的三个目标函数是(1)水质浓度的期望值与实际值的差最小;粗)总的泵的运行时间最小;(3)总的能耗最小;最后求出考虑水质因素的泵站最优调度方案。除此之外，Pefetier,Gnevieve11Z1t131,Qingzhang[141,McOuire,MichaelJ."1151等也都对管网优化调度进行了研究，并提出了与SCADA系统相结合的实时优化调度。另外在调度模型的解法上，国外文献报道的也较多，有结合限界隐枚举法的探试算法(启发式算法)、动态规划法、广义简约梯度法、遗传算法、PSLP-OCT组合算法以及Al(artificialintelligence)启发式搜索法等，目前在美国、英国、日本、法国等地的有些城市己基本上实现了供水系统的计算机在线优化调度，并编制了一些较通用的调度管理软件，如英国的GINAS及美国的OPWAI〕等，取得了可观的经济效益和社会效益。从70年代起国内许多专家、学者开始尝试将计算机技术应用于供水系统的模拟、优化设计及水厂水质控制等方面。在供水系统优化调度管理方面也进行了很多有益的探索和尝试，制作了一些应用软件，并在天津、郑州、济南、深圳、广州等地进行了实际应用，但由于国内设备条件及技术手段的限制，在供水可靠性及经济性方面都较成功的实例尚不多见，完全由计算机进行调度决策的供水控制系统实例尚未见到，但建立供水的优化调度系统是供水行业发展的必然趋势。调度方法研究供水系统优化调度主要由三部分组成，可表示如下:日用水量预测用水量预测{时用水量预测宏观模型建立供水系统工况模型{微观模型直接寻优法调度决策{二级寻优方法1.用水量预测用水量预测是优化调度的第一步工作。实际调度控制中，主要需进行日用水量和时用水量的预测。针对不同的需要，可以用三种方法进行水量预测:总和法、比例法和分布法。总和法只预测管网系统的总水量;比例法中水量根据系统总的 天津大学博士学位论文第一章总论需求依照一定的比例进行分配(空间上和时间上);分布法中水量在空间和时间上各自发生变化。虽然分布法可以适用管网水力模拟模型，可是复杂的预测过程给这一方法的广泛使用带来了一定的障碍，而且这时候的管网模型一般是很简化的。用水量预测的精度对优化调度的准确性有着至关重要的影响，而可用数据的准确性也对预测结果产生重要作用。因此，用水量预测的水平直接受到系统监测及数据获取水平的制约，在目前的设备条件下，我们必须根据在线监测数据对模型参数不断进行递推估计，从而能把最新的变化情况归纳进模型中，这样得出的数据才能反映实际情况。2.管网模型1)质量平衡模型最简单的一种模型就是在管网中有一个非常大的高位水池，考察这个高位水池的水位就可以对整个管网进行分析。这种情况的基本假设是，如果水池的储水量保持在某一给定范围内，即假定管网的节点压力也满足要求。在只有一个高位水池系统的简单的质量平衡模型中，只需基于“系统的流入等于需求和水池中储水量的变化率之和”这个基本关系建立模型。质量平衡模型的主要优点是确定系统反应的时间要比模拟模型快的多。总的来讲，质量平衡模型更适合于水量主要用干管输送的区域供水系统、而不是水力特性由环状管网来决定的配水系统。2)回归模型管网回归模型的形式多样，变量涉及管网中水塔的水位(如果该水塔或高位水池对城市管网起关键作用)、供水费用、泵站的供水流量和出厂压力以及管网中监测点的压力，一般可根据使用方法和管网的特点加以确定。这里所说的非线性是指自变量和因变量之间的关系是非线性的，如H-f(Q)，并不一定指方程中自变量的系数以非线性的形式存在。因此，这种非线性不一定必须用多元非线性回归来确定系数，一般情况下可以用多元线性回归解决。Lansey和Awumahflbl通过一个水力模型产生的数据确立了泵站不同泵的组合所消耗的电能对高位水池水位的回归方程，其结果是一个三次方程。Zessler和Shamir["〕在他们的文章中建立了泵站总供水量和泵站总能耗的二次曲线关系，该回归方程即包含了泵的效率、电机效率以及其它一些因素的影响。回归模型在能快速提供给水管网系统响应的同时，包括了某种程度的系统非线性。但是，回归模型只反应了在一定用水量范围内一定结构的管网特性。如果系统结构发生了较大的变化或者用水量超过了给定范围，这种模型就会产生一定的错误。因此，回归模型应该不断进行重新参数估计来适应管网结构和用水量变 天津大学博士学位论文第一章总论化。3)简化管网水力模型简化管网水力模型是介于非线性回归模型和完全的管网非线性模型之间的一种模型。这种情况下，管网水力特性是由宏观管网模型来近似或通过对非线性的管网水力方程线性化来分析的。宏观模型通过一个高度简化的管网模型来代表实际的管网。DeMoyer&HorowitzE"ICoulbeck"]使用了包含多个代表管网系统部件项〔高位水池的水位和泵站的供水量)的模型。在某种情况下(如:系统边界条件和泵站出水量无关)，可以使用简单的线性模型来反映系统水力特性、7owit和Gennanopoulos[201在一个由很高的泵站扬程控制的管网中成功地使用了线性模型。在这种情况下，水塔水位的微小变化对泵的运行情况影响很小。与此类似，Litl。和McCrodden[21]对控制水塔的水头保持恒定的系统采用了简单的线性模型。这些宏观模型的参数需要经过大量的分析才能得到，因而模型的可接受性取决于实际的系统特性。4)完全管网水力模型(水力模拟模型)管网水力模拟模型通过求解一组准稳态水力学方程来对配水系统的非线性动力学建模。这组方程包括质量守恒和能量守恒方程，可以通过几种不同方法求解，如Newton-Raphaon法和Hardy-Cross法、即我们通常所说的“管网平差”·3.优化模型最优控制的最后一步是最优化模型，它用来制定整个管网系统中各给水设施的运行参数，从而使管网系统的运行费用最小化。1)目标函数理想的最优化模型不只要考虑降低二泵站的运行费用，也应包括对水厂生产过程的考虑，从而根据管网的用水特性自动地调整进水泵站的运行。但是目前的最优模型的研究基本上都集中在对二泵站的调控。在这种条件下，最优模型的目标函数就是二泵站的运行费用。2)约束条件最优化算法的约束条件主要包括系统物理约束(如水塔蓄水量、水厂供水量及泵和阀门的设置)、物理定律(质量守恒和能量守恒)和系统要求(节点水量需求和水头需求)。当然，约束条件的设置和管网模型的形式有很大的关系。在对管网进行最优调度时，除了考虑泵运行时的能量损耗外，泵的维修费用也应该包括在总的费用内。为了满足管网的调度要求需要开或关泵，假如泵站只有恒速泵，那么频繁的开关就会对泵造成较大的磨损。由于准确地确定泵的开关次数和泵的维修费用的关系较为困难，因此很难直接把这个因素包括在费用函数中。一些学者(Lansey和Awumah"bl.Coulbeckh和Sterling122)把这一因素作为 天津大学博士学位论文第一章总论或转化为系统约束加以考虑，限定每个调度周期中每台泵的开关次数。在高位水池的容量足够调节整个管网运行的情况下，研究者们往往把24小时作为一个调度周期，在前一天制定第二天的水池的最佳水位轨迹(Trajectory)。在这种情况下把泵的开关次数作为一个约束条件才是可行的。3)决策变量根据所选决策变量的不同，可将寻优方式分为直接法和间接法。直接法把运行阶段分解成一系列的时间段，对每一个时段，给每一个泵赋于一个决策变量，代表在该时间段内该泵运行的时间所在时段的比例。则最优化问题的目标函数就是在这一时段内所有泵所消耗的能量的和。可以用线性或非线性规划方法来求解该问题(Jowit等[23]，Chase和Ormsbee[241)。优化的结果是显性的泵的运行方式，包括所需的泵的组合及其运行时间。赵新华和田一梅等[2s]在济南市的给水系统中应用了直接寻一优方法，对全系统各泵站所有泵的性能、状态统一考虑，确定最佳运行方案。当管网中泵的数目较多或有调速泵时，优化运行时间就会急剧增加。4，供水管理信息与决策支持系统作者通过查阅大量国内外资料发现，尚未见到有关城市供水管理信息与决策支持系统的综合报导。而仅有一些有关城市供水优化运行理论和部分应用的报导。纵观国内外研究的现状，城市供水运行优化决策的研究无论从理论上，还是从实用方法上都不能适应我国供水管理现状，这是我国虽从事此项研究近二十年，理论上出了一些成果，但实际应用上供水企业仍采用传统操作办法的根本原因。1.4本文的研究内容我国的《城市供水行业2000年技术进步发展规划》中提出在当前情况下，“若能长期积累些比较满意的数据资料，将管网压力径直与出厂流量、用电功率或者各种因素折成的费用三者的关系用数学归纳法建立宏观模型，将比微观模型直接简便得多。”Ol按照实际情况，在一定时期内我国的管网模型将以宏观模型为主。因此，本文将主要讨论事故时通过管网微观模型建立管网宏观模型的管网优化调度中的方法问题。此外，结合我国供水企业经营和管理现状，引入现代管理理论和当代前沿科技知识，从理论应用上在涉及城市供水系统事故时优化调度的供水量预测、供水管网工作状态模拟、供水系统优化建模及求解方法上较以往作一些新的尝试;从实用性上，力求借助于管理信息系统的理论和方法，编制并建立一套完整的城市供水事故时调度的决策支持系统，以降低城市供水优化调度 天津大学博士学位论文第一章总论或转化为系统约束加以考虑，限定每个调度周期中每台泵的开关次数。在高位水池的容量足够调节整个管网运行的情况下，研究者们往往把24小时作为一个调度周期，在前一天制定第二天的水池的最佳水位轨迹(Trajectory)。在这种情况下把泵的开关次数作为一个约束条件才是可行的。3)决策变量根据所选决策变量的不同，可将寻优方式分为直接法和间接法。直接法把运行阶段分解成一系列的时间段，对每一个时段，给每一个泵赋于一个决策变量，代表在该时间段内该泵运行的时间所在时段的比例。则最优化问题的目标函数就是在这一时段内所有泵所消耗的能量的和。可以用线性或非线性规划方法来求解该问题(Jowit等[23]，Chase和Ormsbee[241)。优化的结果是显性的泵的运行方式，包括所需的泵的组合及其运行时间。赵新华和田一梅等[2s]在济南市的给水系统中应用了直接寻一优方法，对全系统各泵站所有泵的性能、状态统一考虑，确定最佳运行方案。当管网中泵的数目较多或有调速泵时，优化运行时间就会急剧增加。4，供水管理信息与决策支持系统作者通过查阅大量国内外资料发现，尚未见到有关城市供水管理信息与决策支持系统的综合报导。而仅有一些有关城市供水优化运行理论和部分应用的报导。纵观国内外研究的现状，城市供水运行优化决策的研究无论从理论上，还是从实用方法上都不能适应我国供水管理现状，这是我国虽从事此项研究近二十年，理论上出了一些成果，但实际应用上供水企业仍采用传统操作办法的根本原因。1.4本文的研究内容我国的《城市供水行业2000年技术进步发展规划》中提出在当前情况下，“若能长期积累些比较满意的数据资料，将管网压力径直与出厂流量、用电功率或者各种因素折成的费用三者的关系用数学归纳法建立宏观模型，将比微观模型直接简便得多。”Ol按照实际情况，在一定时期内我国的管网模型将以宏观模型为主。因此，本文将主要讨论事故时通过管网微观模型建立管网宏观模型的管网优化调度中的方法问题。此外，结合我国供水企业经营和管理现状，引入现代管理理论和当代前沿科技知识，从理论应用上在涉及城市供水系统事故时优化调度的供水量预测、供水管网工作状态模拟、供水系统优化建模及求解方法上较以往作一些新的尝试;从实用性上，力求借助于管理信息系统的理论和方法，编制并建立一套完整的城市供水事故时调度的决策支持系统，以降低城市供水优化调度 大津大学博十学位论文第一章总论对操作人员知识水平和操作能力的要求，使之更加有利于推广应用，填补我国管理信息系统在城市供水管理应用的空白。综上，解决该问题采用微观和宏观相结合的方法进行研究，具体内容如下:I.根据管网短期用水量的特点，在分析、筛选的多种预测方法的基础上，采用神经网络方法，并用BP神经网络建立事故时用水量预测模型。2由图论和管网计算理论，根据管网日常运行管理数据，应用计算机模拟事故时的运行状态，探索、确定管网正常运行状态和事故运行状态的相关关系。3.由系统分析、计算机模拟仿真技术及统计回归理论，在分析研究管网正常运行状态宏观模型的基础上，进一步对该模型进行修正，结合管网正常运行工况与事故运行工况两种状态的相关关系，建立管网事故运行状态的宏观模型。4.建立管网事故状态的优化模型，分析比较不同的解法，选择适合的算法对模型进行求解。5.根据上述思路，分别编制了水量预测、管网平差、宏观模型、优化模型等计算机程序。6.进行城市供水管网事故状态调度决策支持系统的总体结构和功能设计，分别建立供水运行原始资料数据库、供水运行决策模型库、模型求解方法库及优化调度计算结果方案库等，使得该系统在实用时更加简单、明了，方便使用和操作。1.5本文的创新点本文在阅读了大量中、外有关文献的基础上，根据管网计算理论、系统优化原理和统计回归原理，着重解决了供水管网在发生事故时压力宏观模型的建立方法和采用Lingo软件、遗传算法等求解优化调度模型问题。通过对事故时优化调度问题的研究取得了许多创新性的成果，具体有:I.在大量研究与分析各种预测理论和城市供水系统用水量变化规律的基础上，根据管网短期用水量的特点，用BP神经网络建立事故时用水量预测模型。结果表明:与传统预测方法相比，预测效果的稳定性较好。2本文对城市供水管网运行状态宏观模拟进行了深入的研究。通过对管网运行状态宏观模拟方法的分析和总结，提出了建立管网事故运行状态的宏观模型及其相应的建模方法，即在对模拟管网正常运行状态和事故运行状态数学模拟和相关分析的基础上，通过实际管网正常运行状态宏观模型的变换，建立起对管网事故状态模拟仿真的宏观模型。3.根据国内供水管网的共同特点，提出了管网事故运行状态下优化调度所 大津大学博十学位论文第一章总论对操作人员知识水平和操作能力的要求，使之更加有利于推广应用，填补我国管理信息系统在城市供水管理应用的空白。综上，解决该问题采用微观和宏观相结合的方法进行研究，具体内容如下:I.根据管网短期用水量的特点，在分析、筛选的多种预测方法的基础上，采用神经网络方法，并用BP神经网络建立事故时用水量预测模型。2由图论和管网计算理论，根据管网日常运行管理数据，应用计算机模拟事故时的运行状态，探索、确定管网正常运行状态和事故运行状态的相关关系。3.由系统分析、计算机模拟仿真技术及统计回归理论，在分析研究管网正常运行状态宏观模型的基础上，进一步对该模型进行修正，结合管网正常运行工况与事故运行工况两种状态的相关关系，建立管网事故运行状态的宏观模型。4.建立管网事故状态的优化模型，分析比较不同的解法，选择适合的算法对模型进行求解。5.根据上述思路，分别编制了水量预测、管网平差、宏观模型、优化模型等计算机程序。6.进行城市供水管网事故状态调度决策支持系统的总体结构和功能设计，分别建立供水运行原始资料数据库、供水运行决策模型库、模型求解方法库及优化调度计算结果方案库等，使得该系统在实用时更加简单、明了，方便使用和操作。1.5本文的创新点本文在阅读了大量中、外有关文献的基础上，根据管网计算理论、系统优化原理和统计回归原理，着重解决了供水管网在发生事故时压力宏观模型的建立方法和采用Lingo软件、遗传算法等求解优化调度模型问题。通过对事故时优化调度问题的研究取得了许多创新性的成果，具体有:I.在大量研究与分析各种预测理论和城市供水系统用水量变化规律的基础上，根据管网短期用水量的特点，用BP神经网络建立事故时用水量预测模型。结果表明:与传统预测方法相比，预测效果的稳定性较好。2本文对城市供水管网运行状态宏观模拟进行了深入的研究。通过对管网运行状态宏观模拟方法的分析和总结，提出了建立管网事故运行状态的宏观模型及其相应的建模方法，即在对模拟管网正常运行状态和事故运行状态数学模拟和相关分析的基础上，通过实际管网正常运行状态宏观模型的变换，建立起对管网事故状态模拟仿真的宏观模型。3.根据国内供水管网的共同特点，提出了管网事故运行状态下优化调度所 天津大学博十学位论文第一章总论追求的多个目标，建立了相应的数学模型，并首次提出了简化的管网事故运行状态下优化调度的数学模型。4.依据地理信息系统与决策支持系统的特点，将二者有机的结合起来，打造出基于GIS的决策支持系统，并应用于实际。5.结合实例，对某市供水管网运用模拟数据进行考核，结果表明其宏观模型和优化调度模型，基本达到实用要求。 天津大学博士学位论文第__章供水管网用水量模拟第二章供水管网用水量模拟2.1城市用水量预测城市给水管网用水量预测，就是根据已有的社会经济活动的用水量，以及与此有关的其它数据资料、信息来分析未来某一时刻(时段)城市给水管网用水量的过程126]。城市用水量预测在城市建设规划、输配水系统的优化调度中具有重要的作用。它的准确程度直接影响到供水系统调度决策的可靠性及适用性。城市用水量预测可分为两类:一类是为实施用水系统优化控制而进行的短期预测;另一类是以水资源规划为目的的长期预测。短期预测是根据时用水量历史记录、日用水量历史记录或每周用水量历史记录数据及影响用水量的因素，对未来一小时、一天或几周的用水量进行预测，又称为时预测、日预测和周预测。它主要用于城市供水系统的调度管理。中长期预测是根据城市年用水量历史记录数据和城市经济发展等多方面因素对未来一年或几年城市用水量作出预测，又称为年预测t2;。主要用于城市建设规划和供水系统改扩建研究。显然，预测的类型及预测的目的不同，选择预测手段的原则及分析评价其效果的角度存在较大差异。给水管网用水量预测是进行给水系统优化调度的前期工作，根据城市发展规划要求，对给水管网系统的用水量进行分析、研究，选择合适的用水量预测方法，建立切实可行的用水量预测模型，是进行给水系统优化调度的基础和前提，它不仅为决策提供必要的信息，在一定程度上讲，它的准确度将直接影响给水系统优化调度的合理性和有限投资的效益。2.1.1城市用水量变化及其影响因素城市用水量通常包括居民生活用水，工矿企业的生产用水，公用事业用水及其它方面用水。无论哪一种用水，用水量都是经常变化的。生活用水量随着生活习惯、季节、气候、生活住房设施、社会生产活动等因素而变化;工业企业用水量则与不同时期的生产性质、生产工艺、生产设备及企业发展状况等因素有关。而不同城市，因其城市居民的多少、经济发展规模、地理位置、自然条件等诸多因素，用水量变化相差较大。用水量变化虽然有一定的随机性，但这并不意味着用水量变化没有规律可循。我们可以用用水量变化规律曲线进行描述。由图2一工可以看出:一天24小时各时段的用水量是不断变化的，早晨与傍 天津大学博士学位论文第__章供水管网用水量模拟第二章供水管网用水量模拟2.1城市用水量预测城市给水管网用水量预测，就是根据已有的社会经济活动的用水量，以及与此有关的其它数据资料、信息来分析未来某一时刻(时段)城市给水管网用水量的过程126]。城市用水量预测在城市建设规划、输配水系统的优化调度中具有重要的作用。它的准确程度直接影响到供水系统调度决策的可靠性及适用性。城市用水量预测可分为两类:一类是为实施用水系统优化控制而进行的短期预测;另一类是以水资源规划为目的的长期预测。短期预测是根据时用水量历史记录、日用水量历史记录或每周用水量历史记录数据及影响用水量的因素，对未来一小时、一天或几周的用水量进行预测，又称为时预测、日预测和周预测。它主要用于城市供水系统的调度管理。中长期预测是根据城市年用水量历史记录数据和城市经济发展等多方面因素对未来一年或几年城市用水量作出预测，又称为年预测t2;。主要用于城市建设规划和供水系统改扩建研究。显然，预测的类型及预测的目的不同，选择预测手段的原则及分析评价其效果的角度存在较大差异。给水管网用水量预测是进行给水系统优化调度的前期工作，根据城市发展规划要求，对给水管网系统的用水量进行分析、研究，选择合适的用水量预测方法，建立切实可行的用水量预测模型，是进行给水系统优化调度的基础和前提，它不仅为决策提供必要的信息，在一定程度上讲，它的准确度将直接影响给水系统优化调度的合理性和有限投资的效益。2.1.1城市用水量变化及其影响因素城市用水量通常包括居民生活用水，工矿企业的生产用水，公用事业用水及其它方面用水。无论哪一种用水，用水量都是经常变化的。生活用水量随着生活习惯、季节、气候、生活住房设施、社会生产活动等因素而变化;工业企业用水量则与不同时期的生产性质、生产工艺、生产设备及企业发展状况等因素有关。而不同城市，因其城市居民的多少、经济发展规模、地理位置、自然条件等诸多因素，用水量变化相差较大。用水量变化虽然有一定的随机性，但这并不意味着用水量变化没有规律可循。我们可以用用水量变化规律曲线进行描述。由图2一工可以看出:一天24小时各时段的用水量是不断变化的，早晨与傍 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟︵户已飞~︶叫关时间(h)图2-1天津市某日24小时用水量变化曲线|一一‘;;{{;1;1冷|.|一11福1叫173579111315一|一一es图2-2天津市连续17天同一时段的用水量变化曲线一一—一—门日日|25497397121145169193217h!图2-3天津市连续10天的时用水量变化曲线晚用水量最多，形成两个用水高峰;而黎明和深夜用水量最小为两个用水低谷。由图2-2可以分析出不同日同一时段的用水量在同一水平线上下振动，即用 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟水量比较接近(特殊情况除外)。由图2-3可以分析出用水量时变化规律基本上是以24小时为一周期变化的通过上面分析，可归纳出以下规律:城市用水量呈现三个周期性变化:一是以24小时为一周期;二是以7天为一周期;三是以365天为一周期。当然用水量的变化还受很多因素影响，简单归纳如下:1，天气、季节的影响;2，节假日的影响;3.生产发展的影响;4.人口增长的影响;5.经济发展的影响;6.城市用水政策、节水措施及水价的影响;7.水的重复使用率的影响;8.管网现状及运行管理状况的影响;9.不可预见因素，如地震、干旱、洪涝等自然灾害的影响。从以上用水量的影响因素可知:天气、季节、节假日及不可预见因素对短期用水量影响较大，而其它因素则对长期用水量影响较大。由上分析，城市用水量是随机变化的，并受很多因素的影响，但其又有一定的规律性。我们要寻求一种用水量变化规律曲线模拟的有效手段。2.1.2城市用水量变化规律模拟城市用水量变化规律曲线是描述一个城市用水量变化规律的一种简单、直观的方法，它可以以曲线的形式给出用户小时用水量或日用水量变化的统计结果。其对供水管网系统模型水力计算有重要的作用。2.1.2.1现场实测现场实测是模拟用水量变化规律曲线的有效手段。一般分为以下几步进行:1.户用水性质和用水量，把用户划分成不同的类型，同一类型用户的用水规律基本一致，将用户分成几类要根据城市用水特点来决定。划分的类别越多，对用水量变化规律的模拟就越准确。一个大中型城市比较成熟的经验是将用户分成以下几类[28][291:居民用户，非居民用户中用水量大的用户，一班工作制用户，二班工作制用户，三班工作制用户，医院，学校，机关，宾馆，洗浴等。2.从划分的每个类别中选择一些有代表性的用户进行连续48小时水量实钡1，为用水量变化规律曲线的模拟提供原始数据。2.1.2.2曲线模拟1.数据处理 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟水量比较接近(特殊情况除外)。由图2-3可以分析出用水量时变化规律基本上是以24小时为一周期变化的通过上面分析，可归纳出以下规律:城市用水量呈现三个周期性变化:一是以24小时为一周期;二是以7天为一周期;三是以365天为一周期。当然用水量的变化还受很多因素影响，简单归纳如下:1，天气、季节的影响;2，节假日的影响;3.生产发展的影响;4.人口增长的影响;5.经济发展的影响;6.城市用水政策、节水措施及水价的影响;7.水的重复使用率的影响;8.管网现状及运行管理状况的影响;9.不可预见因素，如地震、干旱、洪涝等自然灾害的影响。从以上用水量的影响因素可知:天气、季节、节假日及不可预见因素对短期用水量影响较大，而其它因素则对长期用水量影响较大。由上分析，城市用水量是随机变化的，并受很多因素的影响，但其又有一定的规律性。我们要寻求一种用水量变化规律曲线模拟的有效手段。2.1.2城市用水量变化规律模拟城市用水量变化规律曲线是描述一个城市用水量变化规律的一种简单、直观的方法，它可以以曲线的形式给出用户小时用水量或日用水量变化的统计结果。其对供水管网系统模型水力计算有重要的作用。2.1.2.1现场实测现场实测是模拟用水量变化规律曲线的有效手段。一般分为以下几步进行:1.户用水性质和用水量，把用户划分成不同的类型，同一类型用户的用水规律基本一致，将用户分成几类要根据城市用水特点来决定。划分的类别越多，对用水量变化规律的模拟就越准确。一个大中型城市比较成熟的经验是将用户分成以下几类[28][291:居民用户，非居民用户中用水量大的用户，一班工作制用户，二班工作制用户，三班工作制用户，医院，学校，机关，宾馆，洗浴等。2.从划分的每个类别中选择一些有代表性的用户进行连续48小时水量实钡1，为用水量变化规律曲线的模拟提供原始数据。2.1.2.2曲线模拟1.数据处理 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟钡(试样点是按所划分的不同用户类型选择的，但是，由于有些单位是综合性单位，用水特点有可能与初分类型不符，采用聚类分析方法，将所有的采样点进行科学分类。聚类分析的基本思想是在样品或变量之间定义距离，在变量之间定义相似系数，距离或相似系数代表样品或变量之间的相似程度。按相似程度的大小，将样品或变量逐一归类，关系密切的类聚集到一个小的分类单位，然后逐步扩大，使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到所有的样品或变量都聚集完毕，形成一个便是亲疏关系的谱系图，依次按照某些要求对样品或变量进行分类。聚类分析主要包括谱系聚类法和快速聚类法，本文将采用快速聚类法对流量数据进行处理。快速聚类法先将不变量粗略的分一下类，然后再按照某种原则进行修正，直至分类合理为止。快速聚类的过程大致可由图2-4表示。合理一ill-f-IT"f}%glJ7c扮一佃}}}}a}}最竺坚二终)分ZJ类尸“不合理修改分类巨竺上X卫一，112—图2-4快速聚类过程快速聚类法的步骤:(1)选择聚点聚点是一批有代表性的变量，它的选择决定了初始分类，对最终分类有较大的影响。本文可根据经验法确定分类数为k，这样就可以在每一类中选择一个有代表性的变量作为初始聚点。(2)快速聚类法的计算步骤我们先假定聚类中采用的距离是欧式距离，即d(x;,x,)=llxi-x1}一[}(x，一，)T(x一二)尹1)设k个初始聚点的集合是:‘“)一{x(0)，二{。，，二，二{。，}用下列原则实现初始分类，记G,(0，一{x:d(x，二:(0)):d(x,x(")),j=1,2,-,k,j，ij,，一1,2,.-.,k依照以匕计算，得到一个初始分类 大津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟。‘。，一{GI(o)，G(0)，一，。{。，}2)从Gm〕出发，计算新的聚点集合L""。以G尸的重心作为新的聚点:x(")_生Yx.i=1_2.⋯k.n.i,Ec;其中n，是类研o)中的变量数，这样，得到新的聚点集合:L("，一铆，，Ix2(1)，⋯"，>xk1Jl从L0)出发，将变量作新的分类，记。)，，={x:d(x，二{，)):d(x,x}")),，一1,2，一，、，、，i}，一1,2,，二，、得到分类:G(l)一粉1)，叮，，⋯，畔，}这样，依次重复计算下去。3)设在第m步得到分类G"0"，一{GI(间m)，G2")，,,Gk("l在以上递推计算过程中，x是类G,""的重心，对"})不一定是变量，又一般不是G尸的重心，当m逐渐增大时，分类趋于稳定。此时，x,",)就会近似为G;"，的重心，从而x:-1)、对m)>酬“十，，二G,"")，算法即可结束。实际计算时，从某一步m开始，分类G‘一，，一}G,"-"),G2("}.n，,，Gk"I与。‘一，一佑.(""),G;一〕，..Gk`)完全相同，计算即告结束。2.曲线模拟将采样点经过聚类分析后，将各类型所有用户用水量变化曲线合成为一条曲线，代表本类型的用水量变化规律。其步骤如下:(1)将各种类型用户同一时刻的用水量对应相加，得到该类型采样点各时段的用水总量;(2)将同类型用户的全天用水量相加，得到该类型采样点全天总用水量;(3)求出该类型用户的各时间段的用水量占全天用水量的百分比;(4)以时间为横坐标，以该类型采样点各时间段用水量占全天用水量百分比为纵坐标，绘制该类型用户的用水量变化曲线。 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟按照上述步骤，将该类型用户的用水量变化曲线分别合成为一条曲线。得到各类型用户用水量变化曲线之后，如果资料齐全，可以根据历史用水量数据统计得到各类别用户用水量比例，这个比例可以作为各类用户用水量权值，根据各类别用水量变化规律曲线和用水量权值，可以通过加权的方法得到整个城市的用水量变化规律曲线。2.1.3常用水量预测方法与预测模型常用水量预测方法有两类:一类是因果解释性预测方法，也称为回归分析，即假定用水量与另外几个独立的影响因素之间的因果关系，从而建立起预测变量与影响因素之间的关系模型，其代表方法有多元线性回归法、多元非线性回归法、人工神经网络法等;由这类方法建立起来的模型对长期预测来说是一种有效的方法。另一类为历史数据法，它只依赖于被预测量的历史观测数据及观测模式，通过序列分析找出其顺序变化规律并外推出未来的值，其代表性方法有时间序列法、灰色预测法等[30]。我们将对常用的水量预测方法与预测模型进行简单的介绍。1.多元线性回归分析法回归分析预测方法是通过回归分析，寻找预测对象与影响因素之间的因果关系，建立回归模型进行预测，而且在系统发生较大变化时，也可以根据相应变化因素修正预测值，同时对预测值的误差也有一个大体的把握，它是需水量长期预测的有效方法。回归分析法可分为一元线性回归分析、多元线性回归分析和非线性回归分析。本文将对多元线性回归分析法做简单的介绍。预测模型为:P=X/6(2-1)Y=(Yi,Y......Y")"(2-2)一xlrx=X12气Xx2,x22一一…(2-3)IxnrLxn,xn2P一(A,A>#2，二、Q,)T(2-4)预测对象的历史观测向量;影响因素的历史观测矩阵，是收集到P个Y的影响因素的n次观测值;日.一系数向量。系数向量的最小二乘估计为: 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟按照上述步骤，将该类型用户的用水量变化曲线分别合成为一条曲线。得到各类型用户用水量变化曲线之后，如果资料齐全，可以根据历史用水量数据统计得到各类别用户用水量比例，这个比例可以作为各类用户用水量权值，根据各类别用水量变化规律曲线和用水量权值，可以通过加权的方法得到整个城市的用水量变化规律曲线。2.1.3常用水量预测方法与预测模型常用水量预测方法有两类:一类是因果解释性预测方法，也称为回归分析，即假定用水量与另外几个独立的影响因素之间的因果关系，从而建立起预测变量与影响因素之间的关系模型，其代表方法有多元线性回归法、多元非线性回归法、人工神经网络法等;由这类方法建立起来的模型对长期预测来说是一种有效的方法。另一类为历史数据法，它只依赖于被预测量的历史观测数据及观测模式，通过序列分析找出其顺序变化规律并外推出未来的值，其代表性方法有时间序列法、灰色预测法等[30]。我们将对常用的水量预测方法与预测模型进行简单的介绍。1.多元线性回归分析法回归分析预测方法是通过回归分析，寻找预测对象与影响因素之间的因果关系，建立回归模型进行预测，而且在系统发生较大变化时，也可以根据相应变化因素修正预测值，同时对预测值的误差也有一个大体的把握，它是需水量长期预测的有效方法。回归分析法可分为一元线性回归分析、多元线性回归分析和非线性回归分析。本文将对多元线性回归分析法做简单的介绍。预测模型为:P=X/6(2-1)Y=(Yi,Y......Y")"(2-2)一xlrx=X12气Xx2,x22一一…(2-3)IxnrLxn,xn2P一(A,A>#2，二、Q,)T(2-4)预测对象的历史观测向量;影响因素的历史观测矩阵，是收集到P个Y的影响因素的n次观测值;日.一系数向量。系数向量的最小二乘估计为: 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟}=(XTX)一，X`Y(2-5)方程的显著性检验由两部分组成:一部分是复方程拟合误差的检验，用复相关系数R完成;另一部分是对方程回归系数的检验，用统计量t来完成。2时间序列法所谓时间序列就是按时间次序排列的观测值集合，按照研究的线性和问题的不同，可以得到各种时间序列，在用水量问题研究上，所得到的数据其自然顺序就是按出现的时间先后排列次序而得到的时间序列。时间序列分析法只依赖于研究对象的历史观测数据和它的数据模式，其步骤如下:①把所有观测数据按时间的顺序排列起来，形成一个数据序列x(1),x(2),⋯，x(n);②对这些数据加以描述，例如用图的形式表示出来;③用适当的数理统计方法对这个时间序列加以解释，确定它是数据模式，这个过程成为模式识别;④根据此数列的数据模式建立相应的数学模型，并进行预测;⑤进行预测残差序列分析，必要时修正预测模型，直至残差序列为白噪声序列，即随机误差序列为止;⑥根据预测结果整订相应的决策。时间序列分析方法主要包括指数平滑法、移动平均法、自回归法、自回归一移动平均法等。(1)指数平滑预测法该方法是对历史数据按时间序列适当加权，并大致加以平滑，根据变化规律来预测需水量。平滑可根据不同的要求分一次、二次以至多次进行。一般次数越多，精度越高，但计算量也越大[311321一次指数平滑预测模型为:Y.1二S,一S{竺+a(Y,一、co(2-6)式中:Kl—第t+1时期的预测值;澎1)一第t时期的指数平滑值，S,")=all+a(1-a)Y,_I+a(1-a)2Y,_2+.二; 大津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟就-,*t-1时期的指数平滑值;Y,—第t时期的实际值;片平滑系数(0O、一aEaEka刀少仅，县甲二二一一=艺子牛aw=k=1UWi2.3节点流量的计算方法实际供水管网系统中的用户应是管网模型中用水量节点的雏形，用户的用水量应该是给水管网模型中节点的节点流量。然而实际供水系统中用户的用水具有随机性、周期性和不确定性，怎样模拟用户用水过程，即为模型中节点流量的计算方法。节点流量的计算是基于大量的现场实测数据、大用户现场抄表数据和用户每月读表抄见数数据库。节点流量的计算方法见图2-60 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟。,51:r,_=-aEk_-_aEk丛一尊f(TIL)(2-27)a几ao;ka珠do"_、._.___，、，_aE_。.__、。一。于式中以。是送到r一层(1+1)层田骊入，才异丁或‘安从(1+1)I-R异u术。aojk在(1+1)层第m个单元时，aE;二aEkD孺，二aEkI+1—=夕一一二，丁—=夕吮-W_,=Y51+k;wni+}i(2-28)aO"ikm.aTmka叽m.dymk"所以，"51一GrSnik"w"+"f"(Tk)(2-29)BP网络算法的步骤为:1)定权系数初值w1;重复以下过程直到收敛k二1到N正向过程计算:计算各层各单元的oj"k，Tj`k和Yk"k=1,2,⋯，N反向过程计算:对各层(1-1到2)，对每层各单元，计算占s1ik。，‘__.__aEU11rty1且’w。一、一“awl,a>O、一aEaEka刀少仅，县甲二二一一=艺子牛aw=k=1UWi2.3节点流量的计算方法实际供水管网系统中的用户应是管网模型中用水量节点的雏形，用户的用水量应该是给水管网模型中节点的节点流量。然而实际供水系统中用户的用水具有随机性、周期性和不确定性，怎样模拟用户用水过程，即为模型中节点流量的计算方法。节点流量的计算是基于大量的现场实测数据、大用户现场抄表数据和用户每月读表抄见数数据库。节点流量的计算方法见图2-60 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟(用水景:>.n屯/月)丽Tx*;iI*m1a吨/月)用水量>b吨/月的用户西任莫塑韭匕,fJrt*MAT司算大用户用一图2-6节点流量的计算方法2.4管网事故状态用水量预测首先需要对管网事故状态做一解释，供水管网的故障工况是指能导致系统元部件工作能力破坏的事件，然而并非所有的故障都会造成供水系统发生事故，本文认为事故应理解为供水系统出现意外而严重影响用户供水的故障为事故。管网事故状态用水量的预测可以概括为以下三步:I.对于一个真实的供水管网，正常状态下的管网用水量历史资料是比较齐全的，应用所建的神经网络模型先预测出下一时刻管网的用水量;2.根据自来水公司每月的水量收费数据可求出管网中每个闸段的水量，并形成每一闸段用水量样本，然后用神经网络方法预测出下一时刻管网中每个闸段的用水量;3.当发生事故时，关闭管网中事故点某个(或几个)闸段，用预测出的管网用水量减去这一闸段的用水量，即为事故时的用水量。2.4.1预测方法对于城市用水量的时间序列而言，若已知前n天的用水量X(t),t=1,2,⋯n，要预测第(n+1)天的用水量X(n+1)的值。首先需要构造BP网络的结构形式即确定网络的输入输出模式。 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟(用水景:>.n屯/月)丽Tx*;iI*m1a吨/月)用水量>b吨/月的用户西任莫塑韭匕,fJrt*MAT司算大用户用一图2-6节点流量的计算方法2.4管网事故状态用水量预测首先需要对管网事故状态做一解释，供水管网的故障工况是指能导致系统元部件工作能力破坏的事件，然而并非所有的故障都会造成供水系统发生事故，本文认为事故应理解为供水系统出现意外而严重影响用户供水的故障为事故。管网事故状态用水量的预测可以概括为以下三步:I.对于一个真实的供水管网，正常状态下的管网用水量历史资料是比较齐全的，应用所建的神经网络模型先预测出下一时刻管网的用水量;2.根据自来水公司每月的水量收费数据可求出管网中每个闸段的水量，并形成每一闸段用水量样本，然后用神经网络方法预测出下一时刻管网中每个闸段的用水量;3.当发生事故时，关闭管网中事故点某个(或几个)闸段，用预测出的管网用水量减去这一闸段的用水量，即为事故时的用水量。2.4.1预测方法对于城市用水量的时间序列而言，若已知前n天的用水量X(t),t=1,2,⋯n，要预测第(n+1)天的用水量X(n+1)的值。首先需要构造BP网络的结构形式即确定网络的输入输出模式。 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟(用水景:>.n屯/月)丽Tx*;iI*m1a吨/月)用水量>b吨/月的用户西任莫塑韭匕,fJrt*MAT司算大用户用一图2-6节点流量的计算方法2.4管网事故状态用水量预测首先需要对管网事故状态做一解释，供水管网的故障工况是指能导致系统元部件工作能力破坏的事件，然而并非所有的故障都会造成供水系统发生事故，本文认为事故应理解为供水系统出现意外而严重影响用户供水的故障为事故。管网事故状态用水量的预测可以概括为以下三步:I.对于一个真实的供水管网，正常状态下的管网用水量历史资料是比较齐全的，应用所建的神经网络模型先预测出下一时刻管网的用水量;2.根据自来水公司每月的水量收费数据可求出管网中每个闸段的水量，并形成每一闸段用水量样本，然后用神经网络方法预测出下一时刻管网中每个闸段的用水量;3.当发生事故时，关闭管网中事故点某个(或几个)闸段，用预测出的管网用水量减去这一闸段的用水量，即为事故时的用水量。2.4.1预测方法对于城市用水量的时间序列而言，若已知前n天的用水量X(t),t=1,2,⋯n，要预测第(n+1)天的用水量X(n+1)的值。首先需要构造BP网络的结构形式即确定网络的输入输出模式。 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟1.输入输出节点数的确定和训练样本的选取输入输出节点数是根据预测的实际需要确定，例如若预测某一时刻的用水量，输入节点数可取五个(即年、月、日、小时和星期)，输出节点数取一个(即用水量)。也可以输入节点取一个〔即日用水量)，输出节点数也取一个(即日用水量)，本文后面的实例是利用前一天24小时的时用水量来预测后一天24小时的时用水量，输入输出节点数都取24个。对于训练样本的选取一般可采用以下方法:将已知数据进行筛选，作为样本数据，并将样本数据分成两部分，前一部分作为训练部分，后一部分作为检验部分。2.隐层层数和层内节点数的确定隐层在BP网络内起抽象作用，即它能从输入中提取特征，增加隐层层数可以增加人工神经网络的处理能力，但是必将使训练复杂化，使训练时间增加。一般来说，开始设定一个隐层，然后按需要增加隐层数。基于BP算法的神经网络中各层节点数的选取对网络的性能影响很大，它由网络的用途决定，但并不唯一。可用下面公式确定[1371.设有m个输入节点数，n个输出节点数，则对于三层网络，隐层节点数为:J蔽石(2-30)对于四层网络，第一隐层节点数为:mR"(其中R=!in不石)(2-31)第二隐层节点数为:mR(2-32)2.4.2程序流程图神经网络的实施过程包括初始化、形成网络结构、对网络进行训练学习等操作，具休程序描述见图2-7、图2-8.2.4.3应用实例下面，我们用上述方法对某城市24小时用水量进行预测。该城市共有两个水厂，日供水量在9000吨左右，通过收集各水厂1999年7月份连续数日24小时用水量和闸段水量，计算出每小时该城市管网用水量，用其中连续7天，共168个小时的管网用水量和闸段用水量来预测事故状态下第8天即第169-192个小时的时用水量，其预测结果见表2-1. 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟1.输入输出节点数的确定和训练样本的选取输入输出节点数是根据预测的实际需要确定，例如若预测某一时刻的用水量，输入节点数可取五个(即年、月、日、小时和星期)，输出节点数取一个(即用水量)。也可以输入节点取一个〔即日用水量)，输出节点数也取一个(即日用水量)，本文后面的实例是利用前一天24小时的时用水量来预测后一天24小时的时用水量，输入输出节点数都取24个。对于训练样本的选取一般可采用以下方法:将已知数据进行筛选，作为样本数据，并将样本数据分成两部分，前一部分作为训练部分，后一部分作为检验部分。2.隐层层数和层内节点数的确定隐层在BP网络内起抽象作用，即它能从输入中提取特征，增加隐层层数可以增加人工神经网络的处理能力，但是必将使训练复杂化，使训练时间增加。一般来说，开始设定一个隐层，然后按需要增加隐层数。基于BP算法的神经网络中各层节点数的选取对网络的性能影响很大，它由网络的用途决定，但并不唯一。可用下面公式确定[1371.设有m个输入节点数，n个输出节点数，则对于三层网络，隐层节点数为:J蔽石(2-30)对于四层网络，第一隐层节点数为:mR"(其中R=!in不石)(2-31)第二隐层节点数为:mR(2-32)2.4.2程序流程图神经网络的实施过程包括初始化、形成网络结构、对网络进行训练学习等操作，具休程序描述见图2-7、图2-8.2.4.3应用实例下面，我们用上述方法对某城市24小时用水量进行预测。该城市共有两个水厂，日供水量在9000吨左右，通过收集各水厂1999年7月份连续数日24小时用水量和闸段水量，计算出每小时该城市管网用水量，用其中连续7天，共168个小时的管网用水量和闸段用水量来预测事故状态下第8天即第169-192个小时的时用水量，其预测结果见表2-1. 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟1.输入输出节点数的确定和训练样本的选取输入输出节点数是根据预测的实际需要确定，例如若预测某一时刻的用水量，输入节点数可取五个(即年、月、日、小时和星期)，输出节点数取一个(即用水量)。也可以输入节点取一个〔即日用水量)，输出节点数也取一个(即日用水量)，本文后面的实例是利用前一天24小时的时用水量来预测后一天24小时的时用水量，输入输出节点数都取24个。对于训练样本的选取一般可采用以下方法:将已知数据进行筛选，作为样本数据，并将样本数据分成两部分，前一部分作为训练部分，后一部分作为检验部分。2.隐层层数和层内节点数的确定隐层在BP网络内起抽象作用，即它能从输入中提取特征，增加隐层层数可以增加人工神经网络的处理能力，但是必将使训练复杂化，使训练时间增加。一般来说，开始设定一个隐层，然后按需要增加隐层数。基于BP算法的神经网络中各层节点数的选取对网络的性能影响很大，它由网络的用途决定，但并不唯一。可用下面公式确定[1371.设有m个输入节点数，n个输出节点数，则对于三层网络，隐层节点数为:J蔽石(2-30)对于四层网络，第一隐层节点数为:mR"(其中R=!in不石)(2-31)第二隐层节点数为:mR(2-32)2.4.2程序流程图神经网络的实施过程包括初始化、形成网络结构、对网络进行训练学习等操作，具休程序描述见图2-7、图2-8.2.4.3应用实例下面，我们用上述方法对某城市24小时用水量进行预测。该城市共有两个水厂，日供水量在9000吨左右，通过收集各水厂1999年7月份连续数日24小时用水量和闸段水量，计算出每小时该城市管网用水量，用其中连续7天，共168个小时的管网用水量和闸段用水量来预测事故状态下第8天即第169-192个小时的时用水量，其预测结果见表2-1. 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟初始化网络输入参数及网络结构取一输入向量计算各隐层处理单元的输出计算输出层各处理单元的输出计算输出层各处理单元的误差NoYes}k否所有、输出都小于、设定误差2Yes计算隐层误差停止学习存储网络图2-7BP算法学习释序框图图2-8BP算法网络验证程序框图表2-1事故状态下的用水量预测结果事故状态的绝对相对误事故状态的绝对相对误时间预测值时间预测值样本值误差差%样本值误差差%173937735-3424.621399779600377-3.78275897659-700.9214959410246-6526.8375107753-2433.2415941610102-6867.29吐75327315217-2.8916985610204-3483.53匀7615752392一1.211了99749706268-2.69674907681-191-5.541899159934-190.197971091805304.331996729520152-1.57895559969-4142.552095489773-2252.3591034810360-12-0.232197009752-520.54101003310313-2802.82293629613-2512.681110455103985了-0.552384308536-1061.26129908987632-0.332473107145165一2.25 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟在表2-1中，24个预测值误差超过5%的有3个，预测效果较好，作者对这3个值进行分析，得出误差较大的原因是14,15小时的模型训练数据较大，而预测数据较小所致。2.4.4结论1.运用BP人工神经元网络建立的城市用水量预测模型，训练样本数据较好的情况下，具有较高的精度和可靠性。2.运用该方法通过系统输入输出数据即可建立较为准确的模型，模型的通用性和时效性只取决于实验数据的广泛及准确。3.运用该方法建立的预测模型对不同时间可做出准确的预测，能够为调度人员提供运行参数。4.值得注意的是用该方法建立的模型若网络结构复杂，输入、输出节点较多时运行时间相对较长，大约需15-30分钟左右。5.该方法只适用递推式的预测问题。2.5本章小结本章围绕着供水管网优化调度的基础问题—“用水量预测”而展开，首先介绍了城市用水量预测的定义及其在给水系统优化调度中的作用，并通过分析城市用水量的变化规律与影响因素，引出了城市用水量变化规律模拟两种方法，在此基础上提出了用水量预测的几种传统方法和模型。然而由于用水量预测具有不确定性和非线性的特点，传统方法并不能很好的对用水量进行准确的预测，因此本章对人工神经网络理论和模型处理此类问题进行了系统的介绍和讨论，并用此方法进行了实例检验，取得了令人满意的效果。 天津大学博士学位论文第二章供水管网用水量模拟在表2-1中，24个预测值误差超过5%的有3个，预测效果较好，作者对这3个值进行分析，得出误差较大的原因是14,15小时的模型训练数据较大，而预测数据较小所致。2.4.4结论1.运用BP人工神经元网络建立的城市用水量预测模型，训练样本数据较好的情况下，具有较高的精度和可靠性。2.运用该方法通过系统输入输出数据即可建立较为准确的模型，模型的通用性和时效性只取决于实验数据的广泛及准确。3.运用该方法建立的预测模型对不同时间可做出准确的预测，能够为调度人员提供运行参数。4.值得注意的是用该方法建立的模型若网络结构复杂，输入、输出节点较多时运行时间相对较长，大约需15-30分钟左右。5.该方法只适用递推式的预测问题。2.5本章小结本章围绕着供水管网优化调度的基础问题—“用水量预测”而展开，首先介绍了城市用水量预测的定义及其在给水系统优化调度中的作用，并通过分析城市用水量的变化规律与影响因素，引出了城市用水量变化规律模拟两种方法，在此基础上提出了用水量预测的几种传统方法和模型。然而由于用水量预测具有不确定性和非线性的特点，传统方法并不能很好的对用水量进行准确的预测，因此本章对人工神经网络理论和模型处理此类问题进行了系统的介绍和讨论，并用此方法进行了实例检验，取得了令人满意的效果。 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究第三章供水管网事故时模拟方法的研究3.1供水管网工况的动态特性供水管网系统是由泵站、管线以及闸阀等水力要素组成的大型复杂网络系统。运行中的管网系统，其状态随用户用水量的变化而随机变化，加之结构的复杂性，很多参数和状态变量是不确定的，整个管网工况表现出强烈的动态、随机、不确定特性[38][39]1.由于城市发展的不规则性，致使城市供水系统的建设往往不能按照规划进行，随意性很大，所以就使本来己十分复杂的供水系统内部连接方式更趋复杂，新旧管网并存，跨越有多种情况。2.管网结构参数如比阻和内径受敷设年代、内壁腐蚀、管内沉积及管材等因素影响属于位置情况。如某市1994年DN400管道爆管后，内壁有粉末状及块状的锈斑，厚度约为2.5-3.7cm;沿管壁断裂的柱线较长，且不规则，锈斑沿管长分布不均匀。3.实际管网节点流量具有随机性和时变性，难以跟踪实测。4管网运行中流态随机变化，流速和水压不稳定，使节点压力和管段流量具有随机性。5.由于管网中用户的发展和分布很不均衡，常常出现用水量大的区域管径较小，而在用水量小的区域管径较大的现象。此外，由于水源开发缺乏长远规划，供水与用水不协调，管网负荷处于有超、有欠的不合理状态，这些因素导致管网流量分布的复杂性3.2供水管网动态模拟研究的进展3.2.1基本方法城市给水管网动态模拟的基本方法可分为以下几步:工.图形及图形属性的模拟[29]考虑模型的准确性，给水管网模型对城市某些范围的管段进行模拟。模拟图形包括地理信息、大量用户信息和管网附件等。其中每条管段、每个节点、每个水源等都包含许多信息，即属性。形成管段、节点、水泵等数据库。 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究第三章供水管网事故时模拟方法的研究3.1供水管网工况的动态特性供水管网系统是由泵站、管线以及闸阀等水力要素组成的大型复杂网络系统。运行中的管网系统，其状态随用户用水量的变化而随机变化，加之结构的复杂性，很多参数和状态变量是不确定的，整个管网工况表现出强烈的动态、随机、不确定特性[38][39]1.由于城市发展的不规则性，致使城市供水系统的建设往往不能按照规划进行，随意性很大，所以就使本来己十分复杂的供水系统内部连接方式更趋复杂，新旧管网并存，跨越有多种情况。2.管网结构参数如比阻和内径受敷设年代、内壁腐蚀、管内沉积及管材等因素影响属于位置情况。如某市1994年DN400管道爆管后，内壁有粉末状及块状的锈斑，厚度约为2.5-3.7cm;沿管壁断裂的柱线较长，且不规则，锈斑沿管长分布不均匀。3.实际管网节点流量具有随机性和时变性，难以跟踪实测。4管网运行中流态随机变化，流速和水压不稳定，使节点压力和管段流量具有随机性。5.由于管网中用户的发展和分布很不均衡，常常出现用水量大的区域管径较小，而在用水量小的区域管径较大的现象。此外，由于水源开发缺乏长远规划，供水与用水不协调，管网负荷处于有超、有欠的不合理状态，这些因素导致管网流量分布的复杂性3.2供水管网动态模拟研究的进展3.2.1基本方法城市给水管网动态模拟的基本方法可分为以下几步:工.图形及图形属性的模拟[29]考虑模型的准确性，给水管网模型对城市某些范围的管段进行模拟。模拟图形包括地理信息、大量用户信息和管网附件等。其中每条管段、每个节点、每个水源等都包含许多信息，即属性。形成管段、节点、水泵等数据库。 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究2.参数的模拟(扮海曾一威廉c值由于管网经过多年运行，导致内壁腐蚀、粗造度增加，致使管道的过水断面积变小，从而c值大大降低。因此要通过现场实测和回归分析公式模拟c值。(2)定速泵流量一扬程曲线模拟;水泵投入使用后，由于长期的运行磨损以及技术改造等原因，致使实际的水泵特性曲线偏离样本曲线。为提高模型计算的准确性，优化调节水泵，实现“减耗增效”的需要，在管网建模中，对水泵的特性曲线进行实测。在保证供水安全、不影响生产的前提下，读取水泵在不同工况的流量、出曰压力、吸入口真空度以及高程差，以水泵的流量为横坐标，扬程为纵坐标绘制曲线而成。3.状态量的模拟方法(1)总供水量的模拟。在模型中历史供水数据直接模拟，以预测未来工况时，日总供水量。采用神经网络进行预测，通过供水变化曲线，模拟时总用水量。(2)调速泵流量一扬程曲线的模拟。监测各时段的调速水泵转速，模拟泵的流量一扬程曲线:H=A十BQ+CQZt3)用水量变化曲线的模拟。参见本文2.1.2.20(4)水泵开启情况的模拟在一个城市给水系统中，水泵是系统中唯一的能量补给装置，基本上决定了给水管网系统工况，必须准确模拟各时段水泵的开启状态。(5)清水池动态水位的模拟城市给水管网系统动态建模的核心是水力模拟计算，在计算中，清水池的动态水位变化影响到计算结果。为此，必须准确模拟出清水池在不同时段的水位。4.节点流量计算方法研究给水管网动态水力模型是在大量现场实测数据、大量用户读表现场数据和大量用户每月读表组成的数据库基础上完成。节点流量由大用户用水量和沿线小用户用水量组成。大用户用水量是比较确定的量，根据其位置以及实测得到的变化曲线计算而成;小用户用水量按权值分配到整个管网。5水力模拟计算研究通过对以上静态、动态信息的模拟，就可以开始进行水力模拟计算，即平差。(1)连续性方程(2)能量方程(3)水泵特性曲线方程水力模拟计算是整个管网建模的核心，各个分析模块都以平差计算为基础。6模型校核的研究 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究通过上述过程，可以建立一个初步的管网模型，通过水力计算，模拟实际管网工况。但是，至此建立的模型往往不能在允许误差范围内仿真实际的给水管网工况。为建立给水管网系统模型的可信性，建立模型基准，了解实际管网运行或运行机理，必须进行模型校核。模型校核分两步:比较己知条件下的压力和流量的监测值与计算值;调整模型中的某些参数，直到计算量与监测值在允许误差范围内。7.给水管网系统模型的维护和更新给水管网系统每年都新增大量的管线，更新一些旧管线，管线拓扑结构的变化，必须及时的反应到模型中。另外，水源的变化、大用水量用户位置的变化，用户用水模式的变化，管网操作条件的变化等，都应在模型中做相应的修改。当模型运行一段实践，如果现场监测量与模拟量之间的差值超过允许精度范围时，应重新校核模型。3.2.2管网宏观模型研究的进展宏观模型，就是在配水系统大量运行数据的基础上，利用统计分析的方法，建立起来的各有关参数间的经验性数学表达式。它不必考虑全管网的各节点及各管段的所有状态参数和结构参数，而从系统的角度出发，直接描述出与调度决策有关的主要参数之间的经验函数关系。配水系统的宏观模型自1975年罗伯特(RobertDemoyer,Jr)r40j等人提出以后，有了很大的发展且有许多表示形式。1.比例时段宏观模型罗伯特等人通过分析供水泵站的供水量、供水压力、及控制点压力之间的关系，提出了如下的比例时段宏观模型:(1)水厂的宏观模型P(i)=C(i,l)+C(i,2)-Qd+艺C(i,j+2)-Q"(j)+艺C(i,j+2+n)-Q(j)-Q(i)(3-1)式中:。—管网中的水厂数;P(i)—第i个水厂的出水压力(相对压力);Q(i)IQ(j)—分别为第i,j水厂的出厂流量Qd—全部管网的用水量;。—系数，。二1.85^2.0;C(i,力—系数数组，可以利用各水厂的运行数据通过多元回归的方法角if决。 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究通过上述过程，可以建立一个初步的管网模型，通过水力计算，模拟实际管网工况。但是，至此建立的模型往往不能在允许误差范围内仿真实际的给水管网工况。为建立给水管网系统模型的可信性，建立模型基准，了解实际管网运行或运行机理，必须进行模型校核。模型校核分两步:比较己知条件下的压力和流量的监测值与计算值;调整模型中的某些参数，直到计算量与监测值在允许误差范围内。7.给水管网系统模型的维护和更新给水管网系统每年都新增大量的管线，更新一些旧管线，管线拓扑结构的变化，必须及时的反应到模型中。另外，水源的变化、大用水量用户位置的变化，用户用水模式的变化，管网操作条件的变化等，都应在模型中做相应的修改。当模型运行一段实践，如果现场监测量与模拟量之间的差值超过允许精度范围时，应重新校核模型。3.2.2管网宏观模型研究的进展宏观模型，就是在配水系统大量运行数据的基础上，利用统计分析的方法，建立起来的各有关参数间的经验性数学表达式。它不必考虑全管网的各节点及各管段的所有状态参数和结构参数，而从系统的角度出发，直接描述出与调度决策有关的主要参数之间的经验函数关系。配水系统的宏观模型自1975年罗伯特(RobertDemoyer,Jr)r40j等人提出以后，有了很大的发展且有许多表示形式。1.比例时段宏观模型罗伯特等人通过分析供水泵站的供水量、供水压力、及控制点压力之间的关系，提出了如下的比例时段宏观模型:(1)水厂的宏观模型P(i)=C(i,l)+C(i,2)-Qd+艺C(i,j+2)-Q"(j)+艺C(i,j+2+n)-Q(j)-Q(i)(3-1)式中:。—管网中的水厂数;P(i)—第i个水厂的出水压力(相对压力);Q(i)IQ(j)—分别为第i,j水厂的出厂流量Qd—全部管网的用水量;。—系数，。二1.85^2.0;C(i,力—系数数组，可以利用各水厂的运行数据通过多元回归的方法角if决。 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究(2)压力监测点压力的宏观模型H(j)一b(j,0)艺b(j,i)-Q"(i)+b(j,n+1)Qoj=1，2，一N,(3-2)式中:Np-管网内部所设压力监测点数;H(j)—第i个压力监测点的自由压力;Q(i)—第i个水厂的出厂流量;b(i,0),b(j，动—回归系数，可利用各厂及各压力监测点的运行数据通过多元回归解决。上述模型的意义是:水厂的出厂压力与管网总用水量、各水厂的出水量、该水厂与其它水厂的流量均有关。监测点压力与管网总用水量、各水厂出水量有关，故可表示成它们之间的相关函数式。该模型适用条件是比例负荷管网系统，即管网中各节点用水量的比例在各个供水时刻均为一个不变的常数。而我国的供水系统与国外有明显的不同，城市中工业区、住宅区混合在一块，致使节点用水量与全网总用水量在一天内比例关系不固定，即不满足“比例负荷”条件，所以该宏观模型不适合于国内供水管网。2.时段管网宏观模型为适应我国供水管网“非比例负荷”的特点，陈跃春提出了划时段比例负荷的概念，即将一天分成几个时段，可认为时段内节点流量是微变的，则各节点流量所占总流量的比例基本不变，即时段内满足“比例负荷”的条件，据此可套用罗伯特的宏观模型于国内供水系统，建立起各个时段的宏观模型。这种宏观模型被称之为“时段宏观模型”[401。陈跃春不仅提出了时段宏观模型的概念，而且对罗伯特等人提出的宏观模型进行了简化和改进。(1)水厂(二级泵站)的宏观模型P(i)=C(i,l)+C(i>2)Qd+艺C(i,j+2)Q"(.i)十艺C(i,j+2+n)Q(.1)x。(‘)(3-3)J=ll司式中:n-管网中水厂数;P(i)—第1厂的出厂压力;Q(i),Q(.i)—分别为第ilJ水厂的出厂流量;Qd—该时刻的全网用水量;“—系数(1.85^2.0);C(i,j)—系数数组，利用各水厂的运行数据通过多元回归或逐步回归的方法确定。 天津大学博十学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究(2)压力监测点的宏观模型H(j)=b(j,o)+艺b(j,i)Q"(i)+b(j,n+1)Qdj=1，2，二，，N,(3-4)式中:Nn—管网内部所设压力监测点数;H(j)—第j个压力监测点的自由压力(即相对压力);Q(i)—第i水厂的出厂流量;b(j,O),b(j,i)—回归系数，利用各水厂的运行数据通过多元回归或逐步回归的方法确定;其它参数同前。由于时段的划分，要建立各个时段的宏观模型，必将增加工作量和复杂程度。而在实际系统中，不同时期同一时段的各节点流量也无法保证一定的比例关系。由于平常日与假期之间、冬季与夏季之间用水结构不同，其节点流量的比例关系可能相差很大。因此若采用此模型就需要对时段模型进行修正，以满足比例负荷的前提。3.“非比例负荷”管网宏观模型为了打破比例负荷的限制，王训俭[411等人提出了一种符合我国国情的配水系统工况宏观模型，将供水泵站的压力与出水流量之间的关系表示为:B,(1,1)B,(1,2)双(l,n+l)B,(2,2)B;仪n+l)H()(3-5)B;(n,n)B;(n,n+l)A。一双(n+l,n+l)式中:H(i)—第i个供水泵站的供水压力;Q(i)—第i个供水泵站的供水流量;QJ—管网总供水量;A(i)—回归常数;B,(j,k)—回归常数，宏观模型的上三角矩阵的各元素;i=1,2,...,n，n为泵站总数。该模型描述了水厂出水压力与各水厂出水量、总用水量之间的一种函数形式。此宏观模型经过大量试算，证明其对“比例负荷”条件或“非比例负荷”条 天津大学博十学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究件的管网均可使用。在该模型中，充分考虑了个供水泵站对不同供水区域的交叉作用。但是没有涉及到管网除供水泵站外节点的压力，无法表述管网监测点压力的信息。这样，不利于整个管网的优质安全供水。4.配水系统等效网络模型赵新华、田一梅[z5]指出，欲建立一个理想的模型，必须对系统通盘考虑;不仅要考虑各水厂的供水量、供水压力，也要考虑网上压力分布状态，注意各节点间的相互关联。因为网上每一点的压力变化均含有整个管网变化的信息，并且具有其内在的规律。据此，他们在实际管网中取少量能代表管网压力分布状态的监测点及水厂、泵站，构造一个简化网络，根据各点间的传递特性，提出了配水系统在某一供水时刻下的等效网络模型:HC一A;+B;Ql十艺c。必十艺DuHPI(3-6)少=1r=灯剥A,式中:Qd—管网的总供水量，Q,d=艺Q;;J=1Q,—泵站J的供水量;Hl—监测点i的压力预测值;职—由监测点J的监测信息HM、而逐步迭代的压力值:城·B;,C;",D—回归系数，根据配水系统实际运行记录，采用多元回归或逐步回归确定;N—水源个数;M-一监测点个数。此模型具有普遍意义，它对“比例负荷”与“非比例负荷”工况均适用。利用该模型，可以对配水系统进行模拟仿真，预测由管网供水量变化而形成的管网状态，以便为系统的优化运行提供决策支持。该模型由于引入了管网实时信息，使得状态预测与真实管网的变化比较一致，模型的准确度与其它模型相比有大幅度提高。5.测压点宏观模型的建立在正常供水条件下，调度方案在一定时段内是确定的。在一定供水时段内，管网状态变化具有明显的趋势性。通常管网正常运行时，管路网络拓扑结构不变， 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究影响管网状态的主要因素是供水泵站压力和各用户水量。由于管网监测点均匀分布在各个区域，其中泵站压力和流量直接反映了水源的工况，测压点可大致反映管网的工况。可以认为，管网状态变化可用多有监测信息大致反映出来。吴学伟用实验验证了以下关系[381.-88Hh;,=a，一常”、aQrn=Sir=常”并整理给出给水管网的状态估计宏观模型:H，一C，十艺人h、十艺凡9i=1,2，一P(3-7)k=I-I式中:9—第5个泵站的出水流量;H,—第i个送水泵站的出水压力;Hk—第k个测压点的水压;C;,A,k,BI,—回归系数;P—送水泵站个数;。管网中监测点个数;n—水力指数。该模型既包括各测压点压力，又包括泵站出水流量和压力，且模型比较简单。综上研究我们发现，随着监测手段和计算技术的发展，人们想将更多的信息纳入到管网宏观模型中，以提高管网状态模拟的准确性。但是分析上述研究不难看出，以往的管网宏观模型存在以下几个方面的问题:(1)模型准确度方面准确的模型需要以大量的在实际操作中得到的数据为依据，运用数学建模的方法，模拟出管网的工作状态。数据的准确性、建模方法的科学性以及建模者的水平都会影响到模型的准确性。但是，由于管网的复杂性及以往在数学手段上的局限，科研工作者多以人为拟合的表达式逼近管网的工况，并将宏观模型尽量简化以降低模型求解的难度，这样往往会丢失或改变管网的真实信息。(2〕模型参数的确定方面以数学形式表达的管网模型需要确定的参数一般比较多，而且，用现有的数学手段难以得到较为满意的或者说是准确的参数值，这就在供水优化模型求解之前留下了隐患。这就要求我们科学工作者寻找到更为有力的计算方法和工具，使得模型更好的表达真实的管网系统。 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究针对以往管网宏观模型的不足，张宏伟「，5〕对供水管网宏观模型进行了进一步研究，并用两种方法分别建立并求解更佳的管网宏观模型。3.3管网构造法建立宏观模型3.3.1基于管网供水量建立的管网性能宏观模型管网构造法建立的宏观模型又称为管网性能宏观模型，它是从原管网在各种情况下所表现出的特性出发，用管网系统中宏观变量的组合来逼近这些特性，通过分析影响管网工作状况的各种因素，对供水管网系统进行大量的模拟研究。在此基础上，运用统计回归方法建立上述各宏观变量(各水厂供水压力、供水量及管网中其它压力监测点的压力)之间的回归方程式。在我国的城市供水系统中，用水量一般包括居民生活用水，公共事业用水和工矿企业的工业生产用水，由于居民生活用水与工业生产用水混杂在一起，使得各节点的用水量与管网总用水量之间的比例无法维持一个恒定的常数，即不能满足“比例负荷”条件，因此，应该着眼于更一般的情况讨论非比例负荷的问题。若管网中有Ns个泵站，N2个压力监测点，则应用管网构造法所建立的反映第t+1时刻各监测点压力HC户I，与管网总供水量梦+l)、各水厂供水量酬“，，及第t时刻管网中各压力监"fl.」点压力HC,k，之间相关关系的管网性能宏观模型为:屿价丫CV风刀〔一{‘+，)=︸HC:k)+︸.(Q,k+7))2+Ail(梦‘，))’+Ail,i一1,2....N,(3-8)月问该数学模型可转化为以下形式的矩阵:HC,}k"0(3-9)若令:A,=[C;,,Ci2,，，C、} 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究针对以往管网宏观模型的不足，张宏伟「，5〕对供水管网宏观模型进行了进一步研究，并用两种方法分别建立并求解更佳的管网宏观模型。3.3管网构造法建立宏观模型3.3.1基于管网供水量建立的管网性能宏观模型管网构造法建立的宏观模型又称为管网性能宏观模型，它是从原管网在各种情况下所表现出的特性出发，用管网系统中宏观变量的组合来逼近这些特性，通过分析影响管网工作状况的各种因素，对供水管网系统进行大量的模拟研究。在此基础上，运用统计回归方法建立上述各宏观变量(各水厂供水压力、供水量及管网中其它压力监测点的压力)之间的回归方程式。在我国的城市供水系统中，用水量一般包括居民生活用水，公共事业用水和工矿企业的工业生产用水，由于居民生活用水与工业生产用水混杂在一起，使得各节点的用水量与管网总用水量之间的比例无法维持一个恒定的常数，即不能满足“比例负荷”条件，因此，应该着眼于更一般的情况讨论非比例负荷的问题。若管网中有Ns个泵站，N2个压力监测点，则应用管网构造法所建立的反映第t+1时刻各监测点压力HC户I，与管网总供水量梦+l)、各水厂供水量酬“，，及第t时刻管网中各压力监"fl.」点压力HC,k，之间相关关系的管网性能宏观模型为:屿价丫CV风刀〔一{‘+，)=︸HC:k)+︸.(Q,k+7))2+Ail(梦‘，))’+Ail,i一1,2....N,(3-8)月问该数学模型可转化为以下形式的矩阵:HC,}k"0(3-9)若令:A,=[C;,,Ci2,，，C、} 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究针对以往管网宏观模型的不足，张宏伟「，5〕对供水管网宏观模型进行了进一步研究，并用两种方法分别建立并求解更佳的管网宏观模型。3.3管网构造法建立宏观模型3.3.1基于管网供水量建立的管网性能宏观模型管网构造法建立的宏观模型又称为管网性能宏观模型，它是从原管网在各种情况下所表现出的特性出发，用管网系统中宏观变量的组合来逼近这些特性，通过分析影响管网工作状况的各种因素，对供水管网系统进行大量的模拟研究。在此基础上，运用统计回归方法建立上述各宏观变量(各水厂供水压力、供水量及管网中其它压力监测点的压力)之间的回归方程式。在我国的城市供水系统中，用水量一般包括居民生活用水，公共事业用水和工矿企业的工业生产用水，由于居民生活用水与工业生产用水混杂在一起，使得各节点的用水量与管网总用水量之间的比例无法维持一个恒定的常数，即不能满足“比例负荷”条件，因此，应该着眼于更一般的情况讨论非比例负荷的问题。若管网中有Ns个泵站，N2个压力监测点，则应用管网构造法所建立的反映第t+1时刻各监测点压力HC户I，与管网总供水量梦+l)、各水厂供水量酬“，，及第t时刻管网中各压力监"fl.」点压力HC,k，之间相关关系的管网性能宏观模型为:屿价丫CV风刀〔一{‘+，)=︸HC:k)+︸.(Q,k+7))2+Ail(梦‘，))’+Ail,i一1,2....N,(3-8)月问该数学模型可转化为以下形式的矩阵:HC,}k"0(3-9)若令:A,=[C;,,Ci2,，，C、} 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究A2一[B,I,B,2,...,B;N,,Ail,A。{HC(k)一[HC."),HCzk),...,HC(k)了。(‘一，一[(Q‘一，)1"(Q2k+1))2，...c(QNk+1))2,(Q"fk+I))2,11"则有:HC;k+l)=Al.HC(k)+A2"()k+1)(3-10)式中:HC,(k+0—各压力监测点在(k+l)时刻的相对压力，(i=1,2,.-.,N,);梦十，，—管网在(k+1)时刻的总供水量;酬k+I)—各水厂在(k+1)时刻的供水量，(i=1,2,...,N);HC;k)—各压力监测点在k时刻的相对压力，(i=1,2,...,N,);压力监测点的数量和位置可以由灵敏度分析得出1431,式。，再1,尽」，尽2,，二，B"N,,C;，C2，二，气—回归系数，本文采用多元线性回归分析法确定[44][4513.3.2基于管网用水量建立的管网性能宏观模型在供水管网优化调度过程中，如果采取直接调度的方法直接对系统中各水厂供水泵房的开泵台数进行优化调度，在选取初始可行点时，由于各水厂水泵的开泵台数和单泵流量均为目标函数中待确定的变量，无法确定调度时刻各水厂的供水量，所以无法利用式(3-8)准确模拟出调度时刻管网监测点的压力，为此提出并建立了表示第t+1时刻管网各压力监测点压力HC户，，与管网总用水量鱿+l)及第t时刻管网各压力监测点压力HC,]k)之间相关关系的管网性能宏观模型，用以模拟调度时刻水厂出厂压力。模型具体形式如下:,v,HC;k+l，二YCO.HC(k)+Ail.(QD(k+1)2+ArO，‘一1,2，..N.,(3-]1)J司该数学模型可转化为以下形式的矩阵:HC(k+p一[CIICi2，二，CiN,IX一!(lQnik+I))2,，i一(’一‘2) 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究A2一[B,I,B,2,...,B;N,,Ail,A。{HC(k)一[HC."),HCzk),...,HC(k)了。(‘一，一[(Q‘一，)1"(Q2k+1))2，...c(QNk+1))2,(Q"fk+I))2,11"则有:HC;k+l)=Al.HC(k)+A2"()k+1)(3-10)式中:HC,(k+0—各压力监测点在(k+l)时刻的相对压力，(i=1,2,.-.,N,);梦十，，—管网在(k+1)时刻的总供水量;酬k+I)—各水厂在(k+1)时刻的供水量，(i=1,2,...,N);HC;k)—各压力监测点在k时刻的相对压力，(i=1,2,...,N,);压力监测点的数量和位置可以由灵敏度分析得出1431,式。，再1,尽」，尽2,，二，B"N,,C;，C2，二，气—回归系数，本文采用多元线性回归分析法确定[44][4513.3.2基于管网用水量建立的管网性能宏观模型在供水管网优化调度过程中，如果采取直接调度的方法直接对系统中各水厂供水泵房的开泵台数进行优化调度，在选取初始可行点时，由于各水厂水泵的开泵台数和单泵流量均为目标函数中待确定的变量，无法确定调度时刻各水厂的供水量，所以无法利用式(3-8)准确模拟出调度时刻管网监测点的压力，为此提出并建立了表示第t+1时刻管网各压力监测点压力HC户，，与管网总用水量鱿+l)及第t时刻管网各压力监测点压力HC,]k)之间相关关系的管网性能宏观模型，用以模拟调度时刻水厂出厂压力。模型具体形式如下:,v,HC;k+l，二YCO.HC(k)+Ail.(QD(k+1)2+ArO，‘一1,2，..N.,(3-]1)J司该数学模型可转化为以下形式的矩阵:HC(k+p一[CIICi2，二，CiN,IX一!(lQnik+I))2,，i一(’一‘2) 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究令:A，一[C,,Ci2，二，C,N}A,一P,AjoIHC(k)一际[HC尸,(k)，,HcC男2(k)，,...，,HcCN(k,)ITQ(k,l，一[1Qr2)(‘一“,1]T则有:月乙，(k,1)=A,-HC(k)+A,·Q(k+l)(3-13)式中:Q户o-管网(k+1)时刻总用水量;HC,(k)—各监测点在k时刻的相对压力，(i=1,2,...,N)A,o,An,C,=C,2,...,C",—回归系数，可采用多元线性回归分析法确定。3.3.3结论城市供水管网具有时变性的特点，但其变化基本为一缓变过程，且具有周期性。所以在每天的变化趋势中，若无明显差异，则以一个模型处理;若发生了显著的变化，可以分段建立模型。但仍需指出，模型上各监测点间的传递特性指的是同一时刻的传递特性。“管网性能宏观模型”具有普遍意义，对“比例负荷”与“非比例负荷”工况均适用。利用该模型，能够对配水系统进行模拟仿真，即以(HCJ,QI,QT)或(HCJ、QD)为变量求解模型，预测由于管网供水量变化而形成的管网状态，以便为系统的优化运行提供决策支持。研究分析表明，式(3-8)和(3-11)主要具有以下优点:(1)该宏观模型是采用管网构造法建立的，能够从原管网在各种情况下所表现出的特性出发，用管网中宏观变量的组合来逼近这些特性。故而，该宏观模型较好地模拟了原管网;(2)将管网信息—监测点压力引入了宏观模型，从而使该模型与其它的模型相比，不仅在很大程度上提高了模型的准确度，而且产生了质的差异;(3)该模型经统计学检验，被认为可以接受;(4)该模型的建立—从监测点的选择到统计回归模型的建立，便于给水工程技术人员掌握;(5)该模型通过试应用于我国一大型城市的供水管网进行优化调度，经多年的实际工作检验，效果良好，已得到生产单位的认可。 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究令:A，一[C,,Ci2，二，C,N}A,一P,AjoIHC(k)一际[HC尸,(k)，,HcC男2(k)，,...，,HcCN(k,)ITQ(k,l，一[1Qr2)(‘一“,1]T则有:月乙，(k,1)=A,-HC(k)+A,·Q(k+l)(3-13)式中:Q户o-管网(k+1)时刻总用水量;HC,(k)—各监测点在k时刻的相对压力，(i=1,2,...,N)A,o,An,C,=C,2,...,C",—回归系数，可采用多元线性回归分析法确定。3.3.3结论城市供水管网具有时变性的特点，但其变化基本为一缓变过程，且具有周期性。所以在每天的变化趋势中，若无明显差异，则以一个模型处理;若发生了显著的变化，可以分段建立模型。但仍需指出，模型上各监测点间的传递特性指的是同一时刻的传递特性。“管网性能宏观模型”具有普遍意义，对“比例负荷”与“非比例负荷”工况均适用。利用该模型，能够对配水系统进行模拟仿真，即以(HCJ,QI,QT)或(HCJ、QD)为变量求解模型，预测由于管网供水量变化而形成的管网状态，以便为系统的优化运行提供决策支持。研究分析表明，式(3-8)和(3-11)主要具有以下优点:(1)该宏观模型是采用管网构造法建立的，能够从原管网在各种情况下所表现出的特性出发，用管网中宏观变量的组合来逼近这些特性。故而，该宏观模型较好地模拟了原管网;(2)将管网信息—监测点压力引入了宏观模型，从而使该模型与其它的模型相比，不仅在很大程度上提高了模型的准确度，而且产生了质的差异;(3)该模型经统计学检验，被认为可以接受;(4)该模型的建立—从监测点的选择到统计回归模型的建立，便于给水工程技术人员掌握;(5)该模型通过试应用于我国一大型城市的供水管网进行优化调度，经多年的实际工作检验，效果良好，已得到生产单位的认可。 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究3.4神经网络法建立管网宏观模型用神经网络模拟管网的工作状态就是以泵站、管网的供水量和压力检测点的压力分别为网络的输入和输出，训练出一个网络，该网络投入使用后，同样也是根据供水量得到压力检测点压力。3.4.1神经网络法建立管网宏观模型的特点1无显性的数学模型这是神经网络的显著特点，要求在将其运用到供水系统优化调度模型中时要重点解决数据传输问题。2.具有更强的仿真性就因为神经网络不具有显性的数学模型，也就不会有由于参数确定方法的局限和模型形式的简化而带来的误差，在训练过程中，它根据输入和输出自动调节各神经元间的权重，直到误差在要求范围内。随着生产数据的不断输入、更新，可以保证建立的神经网络总是崭新的，使其实时地反映管网的工作状态。3.模拟工作更简单以往模型在拟合系数过程中，要分别建立每一个压力监测点的拟合方程并分别拟合每个方程的系数，工作繁琐复杂;而用MatLab神经网络工具箱拟合管网宏观模型时，只需将管网的工作数据从平时操作员录入的数据库中读取出来，并同时建立反映所有压力监测点与管网供水情况关系的神经网络，并能根据输入的供水量同时预测出所有压力监A!」点的压力值。3.4.2模拟方法3.4.2.1输入输出节点数的确定和训练样本的选取输入输出节点数是根据模拟管网的实际情况确定。例如本文所用的管网，有三个水厂和九个压力检测点，输入节点可取四个(各水厂供水量和管网总供水量)，输出节点取九个(即九个压力检测点的压力)。将己知数据进行筛选，作为样本数据，并将样本数据分成两部分，前一部分作为训练部分，后一部分作为检验部分。3.4.2.2隐层层数和层内节点数的确定隐层在BP网络内起抽象作用，即它能从输入中提取特征，增加隐层层数可以增加人工神经网络的处理能力，但是必将使训练复杂化，使训练时间增加。一般来说，开始设定一个隐层，然后按需要增加隐层数。基于BP算法的神经网络中各层节点数的选取对网络的性能影响很大，它由 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究3.4神经网络法建立管网宏观模型用神经网络模拟管网的工作状态就是以泵站、管网的供水量和压力检测点的压力分别为网络的输入和输出，训练出一个网络，该网络投入使用后，同样也是根据供水量得到压力检测点压力。3.4.1神经网络法建立管网宏观模型的特点1无显性的数学模型这是神经网络的显著特点，要求在将其运用到供水系统优化调度模型中时要重点解决数据传输问题。2.具有更强的仿真性就因为神经网络不具有显性的数学模型，也就不会有由于参数确定方法的局限和模型形式的简化而带来的误差，在训练过程中，它根据输入和输出自动调节各神经元间的权重，直到误差在要求范围内。随着生产数据的不断输入、更新，可以保证建立的神经网络总是崭新的，使其实时地反映管网的工作状态。3.模拟工作更简单以往模型在拟合系数过程中，要分别建立每一个压力监测点的拟合方程并分别拟合每个方程的系数，工作繁琐复杂;而用MatLab神经网络工具箱拟合管网宏观模型时，只需将管网的工作数据从平时操作员录入的数据库中读取出来，并同时建立反映所有压力监测点与管网供水情况关系的神经网络，并能根据输入的供水量同时预测出所有压力监A!」点的压力值。3.4.2模拟方法3.4.2.1输入输出节点数的确定和训练样本的选取输入输出节点数是根据模拟管网的实际情况确定。例如本文所用的管网，有三个水厂和九个压力检测点，输入节点可取四个(各水厂供水量和管网总供水量)，输出节点取九个(即九个压力检测点的压力)。将己知数据进行筛选，作为样本数据，并将样本数据分成两部分，前一部分作为训练部分，后一部分作为检验部分。3.4.2.2隐层层数和层内节点数的确定隐层在BP网络内起抽象作用，即它能从输入中提取特征，增加隐层层数可以增加人工神经网络的处理能力，但是必将使训练复杂化，使训练时间增加。一般来说，开始设定一个隐层，然后按需要增加隐层数。基于BP算法的神经网络中各层节点数的选取对网络的性能影响很大，它由 天津大学博士学位沦文第三章供水管网事故时模拟方法的研究网络的用途决定，但并不唯一。3.4.2.3神经网络核心模块神经网络的核心模块包括网络的训练模块和检验模块。这两个模块的功能是整个程序的计算核心，笔者运用MatLab神经网络工具箱中的函数完成模块程序的编制工作。3.4.2.4技术说明图3-1技术说明图笔者采用Del帅i界面输入管网管网供水量、输出拟合结果。主界面通过OLE(ObjectLinkingandEmbedding)技术操作MatLab神经网络主程序并在二者之间传递数据。在训练和使用神经网络时需要的数据以及产生的拟合结果都存储在Paradox数据库中，二者通过ODBC(OpenDatabaseConnectivity)技术连接。3.4.2.5程序流程图由于笔者已经阐述了各个细节的理论及技术要点，下面就程序的完整流程和功能作一简单的介绍。该程序具有网络训练、网络检验及网络模拟三个基本功能，在界面上以按钮的形式控制整个程序的运作，操作简便，具有很高的实用价值。具体的程序流程见图3-2.3.5供水管网事故时压力预测数学模型3.5.1管网系统水力分析3.5.1.1水力学基本方程式 天津大学博士学位沦文第三章供水管网事故时模拟方法的研究网络的用途决定，但并不唯一。3.4.2.3神经网络核心模块神经网络的核心模块包括网络的训练模块和检验模块。这两个模块的功能是整个程序的计算核心，笔者运用MatLab神经网络工具箱中的函数完成模块程序的编制工作。3.4.2.4技术说明图3-1技术说明图笔者采用Del帅i界面输入管网管网供水量、输出拟合结果。主界面通过OLE(ObjectLinkingandEmbedding)技术操作MatLab神经网络主程序并在二者之间传递数据。在训练和使用神经网络时需要的数据以及产生的拟合结果都存储在Paradox数据库中，二者通过ODBC(OpenDatabaseConnectivity)技术连接。3.4.2.5程序流程图由于笔者已经阐述了各个细节的理论及技术要点，下面就程序的完整流程和功能作一简单的介绍。该程序具有网络训练、网络检验及网络模拟三个基本功能，在界面上以按钮的形式控制整个程序的运作，操作简便，具有很高的实用价值。具体的程序流程见图3-2.3.5供水管网事故时压力预测数学模型3.5.1管网系统水力分析3.5.1.1水力学基本方程式 天津大学博士学位沦文第三章供水管网事故时模拟方法的研究网络的用途决定，但并不唯一。3.4.2.3神经网络核心模块神经网络的核心模块包括网络的训练模块和检验模块。这两个模块的功能是整个程序的计算核心，笔者运用MatLab神经网络工具箱中的函数完成模块程序的编制工作。3.4.2.4技术说明图3-1技术说明图笔者采用Del帅i界面输入管网管网供水量、输出拟合结果。主界面通过OLE(ObjectLinkingandEmbedding)技术操作MatLab神经网络主程序并在二者之间传递数据。在训练和使用神经网络时需要的数据以及产生的拟合结果都存储在Paradox数据库中，二者通过ODBC(OpenDatabaseConnectivity)技术连接。3.4.2.5程序流程图由于笔者已经阐述了各个细节的理论及技术要点，下面就程序的完整流程和功能作一简单的介绍。该程序具有网络训练、网络检验及网络模拟三个基本功能，在界面上以按钮的形式控制整个程序的运作，操作简便，具有很高的实用价值。具体的程序流程见图3-2.3.5供水管网事故时压力预测数学模型3.5.1管网系统水力分析3.5.1.1水力学基本方程式 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究程序主界面模拟模型网络建立否程序模块是{网络检验网络存储网络使用程序模块程序模块程序模块图3-2程序流程图②一一入q昭qEll三三还⑦(6)一丁舟资了~///XQ5,副Q4[21I"ll\澳沙/、\}8Qq图3-3环状管网示意图图中:1,2,⋯，8,为节点号;(1)，(2)，⋯，(12)，为管段编号;Ill，[21，⋯，「5」，为环编号;QlfH2,,二，Ye,为节点水量。对任何环状管网(如图3-3)，在管段总数M，节点总数N，环总数L之间存在下列关系: 大津大学博十学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究M=h+L-1(3-14)设Q=[Q,Qz...Q[,q=[q,q,---q.]，其中:Q节点流量向量:q一管段流量向量;Q,一节点i的节点流量(i=1,2，二，n);9j一管段的流量(j=1,2,⋯，m).则管网的水力学基本方程式为:1.连续性方程组(节点方程)f(q)=艺aiigi+Q，=0(i=1,2,⋯，n)(3-15)用矩阵描述为F(q)=Aq+Q=0(3-16)其中A=[aj]称为该管网有向线性图的关联矩阵，若a=1，则管段j与顶点i关联，且I是j的起点;a,;=-1，则管段j与顶点i关联，且i是j的终点;a,j0，则管段j与顶点i不关联。对图3.3所示管网有:(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)八U0n八nnn010U曰UUC0C八CCOUUIt101户U-l00门︷们n门月钊0-l0010︵日0..nn-1n1钊划0一11n门n，︺户0-10-100曰I八曰八nnnnnnU曰lJ目曰U钊-1一]八八八C0n曰曰目U月00-1-1由A可写出任一节点的连续性方程，如对节点5f,(q)=_q;一q6+q7+q9+qio2.能量方程组〔环方程)(p,(q)一1:LiSJlgjI“一，、，一。(r=1>2,⋯，1)(3-17)用矩阵描述为:}o(q)=LRq=0(3-18) 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究式中:R=diag{r,,r2,-..,r,}为对角矩阵;:一Silgil“一，。值常取1.85至2;L.=1则管段j在第r个回路中，i的方向与回路r方向一致(顺时针为正):L,j}-1则管段j在第r个回路中，j的方向与回路r方向相反;L,;=。则管段j不在第:个回路中。称L构成的矩阵L(r=1,2,⋯，1,j=1,2,⋯，m)为有向图的基本回路矩阵。对图3-3所示管网，有:(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)0-11八刁00﹁曰|0000|P]||100八000|曰l一1100es[2]es0es0-l10月0o0es..L=[3100.es0es00-10eses[4100001l00-l[5110000100一10由L可写出任一环的能量方程式，如图3-3环(1)的能量方程式为:p,(g)一S,lg,I“一，一S,lg3I“一，+Salg4I"，一S6Ig6I“一，=03.牛顿一拉普森法解节点方程牛顿一拉普森法有解节点方程和解环方程两种，给水管网的解节点方程乌管网的网络关系相关。因为任意一节点仅与有限的几个节点相关联，所以它纽关系矩阵为稀疏矩阵，这个特点将会转移到线性化了的方程组的系数矩阵中，方程数与节点数相等，节点法具有修改管网关系和进行灵敏度分析相对容易等优点。解环方程需要通过人工或有机器定义环，而巨它要求所有节点的水量在初始时就达到平衡，并且在计算中始终保持不变。牛顿一拉普森法解环方程的个数比节点方程少，但没有了节点方程稀疏的特性。、在己知各用户节点的流量和水源点的流量(或水压)后，求解的过程就由迭代求解米知水压组成，节点方程可以写成下列压缩形式:艺Q,+C,一0(i=1,2，一n)(3-19)Q一连接节点i和j的管段流量: 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究C;一节点1的节点水量。陈卜H,一H,1(3-20)h，一凡9;则9;-月!S;IH一川去一，(H一H,)设从i到t的方向为正方向，则9=(3-21)1S;a简记式(3-21)为O(H,R,C)=0，式中H,R,C分别代表节点水压、管段阻力和节点水量，在式(3-21)中有(2n+m)个变量，其中包括个管段的阻力，n个节点的水压和n个节点水量。在求解过程中，阻力系数和各节点的节点水量，水源点的水压或流量是已知的，n个未知数包括:节点水压，水源点水压或流量。根据牛顿一拉普森原理，按泰勒级数展开得:。、。，、F(x,)、厂(xJ、，尸听x=)，rfix)=rkxo)+不=(x一xo)+-不丁一(x一x0)一+二,+—0"(x一xo)"+，一U1:G:R:(3-22)为简化计算，取一次项己足够精确，可以迭代来逼近，则:F(x)F(xo)+F(xo)(x一xo)=0F(x,)-F’(xo)(x一xo)=-F’(x=)8x(3一23)迭代公式为:x}十，二x=-若为多元，记为:OF(xo)&+F(xo)=0(3-24)设关(Hi,H......从)(3-25)i=1,2,⋯，n,t井I则:鱼立立兀f}(私H,丛Hs，,⋯...，,凤H)a十砚SH十截SH+‘’十截SH,,=0立立鱼几(H,H,...，H)。十截8H+截SH十‘，十截SH=0一43- 大津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究f(H,H=...,H.,)0十立SH,、宝纵+二+立战一。eH,’OR:一d几矩阵形呵式为:陌鱼主截截厂﹁l日leses鱼鱼es人(H,，H，...，H)eses朦.lneseses臀平f(H,H,，二，H)eses月卜l.es(3-26)esest以eo鼠吼L厂(H=H......H)截式中:6H一节点水压校正值向量;H一节点水压向量;H，6H一分别为节点i的水压及校正值。f,(H,H,...，H)”为连续性方程组各式在近似点(H，H，...,H)。的取值，即各节点的不平衡流量，所以，要修正个H.使关(拭，丛，⋯，凤)k+l平衡，这是一个迭代平差的过程。式(3-26)的一般形式为:洽或。rr2，二竺es口理1=-f(州k)，H(k)，.·.,H(k))0i=1,2,⋯，n(3-27)廿之洲分析式(3-27)可知，当i=Fl-t时，是非主对角元素:f,lHi一川寺’i与t邻接:(3-28)l截as"或1与t不邻接;(3-29)当i=t时，是主对角元素，或C,jH,一Hk户k=i,2,⋯，n,k井i>(3-30)戳而为按节点:邻接的所有节点k取和，为正。将式(3-28),(3-29),C3-30)代入矩阵式有: 大津大学博士学位论文第二章供水管网事故时模拟方法的研究厂十一}H,一川士一‘t|全巨二丛区1k=2.尸|Sik靴!f,(H,,H一}H2一川士一一}IH2-Hkla-}二f2(H,,H.!kz2S2k-a恕|十一ILfJH=H上-,一}Hn一H2iIH-Hk宜|﹂k=xn7S=-k(3-31)令:Z(k)j-1,2,⋯，n。(3-32)i并t当K=0时，H;。为初始节点水压Z(k)=drag{刁k),Z2k",⋯,玲，}式(3-31)可表示为:[AZ("ATYH一。IAZ(k)h+Q1(3-33)一。[AZ(k)ATH,+Q1h=[h=h2,⋯,喇=A"H,(3-33)的解为8Hck.u由SH(k+q=H(k)+y8H(k+p，可得各节点水压行les石(H(k*i)).1f2(H(k+q):r一修正系数，其取值视F=.lesesesL一向’的大r=0.7=艺.f2>0.5时(3-34)1.0当}IFII一If2“05HI1泛1式(3-33)的右边列向量[AZWh+Q7是由F(14"")=Aq+Q=O而来，所以其每一分量为:45 天津大学博十学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究止_,H)H)Y-aJgl(k)+Qi=>I]avl二-1-,I"(gI(k)H,"")+Q,S;,0所以当最后解得Flck.q后，由节点的连续性条件，对所有节点i=1,2,⋯，n,达到平衡时，均有fi(Ha"u)=0o若管网中的节点总数为n个，若已知压力的节点数为nd，则可以建立的方程数目为(n-nd)个，正好形成独立的n-nd的个方程解其余未知的n-nd个节点压力。在一般情况下，管网中至少有一个节点的压力为已知，所以这组方程组的最大阶数为(n-1)。4.计算步骤根据牛顿一拉普森法解节点方程的基本原理，计算步骤如下:①置节点水压初值I10，采用的是随机赋初值;②选取eps;③按式(3-26)计算SHtk.u.④按式(3-33)确定Y;⑤若对所有管段J=1,2,⋯，m，都有一SH(k.。一N，则后面B-A+1个随机整数均为。。由于本文对节点水量的处理是在产生随机管网流量的基础上，用产生随机数的办法求节点流量，所以本文的管网流量都作为均布流量。作者编制了子程序节点随机数程序RAD.FOR用以计算节点水量，在以后的计算中将多次调用，结合产生随机数，用以生成节点水量样本值。该子程序的实现步骤是;(1)从主程序中传来管网水量相关数据;(2)用随机数程序产生节点总数N个随机数，即a,a2⋯a};(3)为了使其有N种变化，可采用下列方法:将序列a,a2⋯a.换序为a2⋯a,a，直到a.a,a2,*a-,;(4)用产生的管段流量分别乘以a,/Ea,+a2+...a,，a2/Ea,+a2+...a.,⋯，adEa,+a2+"-a。计算节点流量.2.随机变化系数的独立性检验将随机序列扣。}，i=1,2,⋯，N，排成(x，y,),i=1,2,⋯，n，(n=N/2),X一二艺x,Y=生艺，作相关系数:n,三r伶x;一x)(Y一Y)=1n}=,xiy,一XY1全(x一X)2(Y一:)’,I-n,L.x;一XZ·Yyz一Y2r,;_l若序列{a}独立，则有P(az+n-21,1、。)、0.05故不等式甲a2，+n万rl<。成立，就接受独立性假设，否则否定独立性假设。若a=1.96，则要求n=120，若a=2.04，则要求n>30即可。编制相应的程序为TEST.FOR 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究3.事故时节点水量的处理节点水量除了大量用水户的集中用水之外还应将均布水量和漏损水量分摊到各个节点上，使得进入该区域的F,水量等与总用水量。-Q;A月QtnQ}Q，一图3-5节点水量示意图因为该研究对象为一个完整的供水管网图的子图，除了用户用水外，还有通过该区域转输到其它区域的流量Q"i。如图3-5所示:Q进一Q出=Q用+Q漏Qm=Q组+Q均Q均+Q0,=Q进一Q出-Qtr=QQ，一进入管网的流量:Q出一流出管网的流量;Q集一管网集中用水量:Q均一管网均布用水量;Q。一管网漏水量。Q这部分水量是要分摊的水量。比流量:RS一券式中:El一不计穿越广场、公园等无建筑物地区的管线只有一侧配水的管线，长度按一半计算。9r=4.,.19，一各管段的沿线流量;一般取a=0.5，在解决实际工程问题时己足够精确。、，=Q,+0.5yq,(3-36)所以当发生事故时节点流量的处理分两种情况: 天津大学博十学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究事故点一一I22-ice}+3Qa图3-6事故管网示意图(1)事故点发生在两个闸之间如图3-6:，则节点流量的处理如下，以节点2为例，已知管网正常运行时的节点流量Qz，由Q:反推节点2区域的比流量。必La、平.，.品，.*。_二山*。。_。。*土、‘Q"2N=一，根据求出的比流量Q}u再求管段z发生事故时的二(L.。十L,，+L,，、2、节点流量G`2一`G2一合。比L2_,(2)事故点发生在节点与闸之间或节点与节点之间，则先找出关闭的闸段，然后看有没有新增节点和去掉的节点。再按上面1所说的方法求节点流量。如图3-70~-一一一K仆Q3事故点告一。9一8、、龟图3-7事故管网示意图 天津大学博十学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究3.5.3事故时宏观模型的提出和求解3.5.3.1建立实际管网正常运行状态的宏观模型通过前面的论述，我们对宏观模型的概念有了一个比较清楚的认识，我们知道要建立一个系统的宏观模型，就必须了解、掌握该系统的宏观特性。供水管网不论是在正常状态运行下还是在故障状态运行下，它的宏观特性不外乎表现在以下几个方面:水源的供水量、管网总用水量、各个自动监测点的压力值，通过这几个方面的数据，就可以大致了解该管网点的当前工作情况。本文根据供水区域和监测点间相关关系建立管网压力宏观模型，其中每个监测点压力模型中影响变量的取舍，首先根据管网结构及其实际运行数据进行初步分析，而后采用逐步回归的方法，根据各影响变量对该监测点的影响是否显著建立模型。故管网压力宏观模型为1481.H{,‘n)==A,。D+Ai7Qdao1+艺万B。yQJacn+YC,Hkc‘一，，1-1,2⋯，m(3-37)阵0水汤与监测点i相关性较小，忽略不计方JKL#(，水MY与监测点i相关_厂二0水源k与监侧点i相关性较小，忽略不计C.iL#0水源k与监测点t相关式中:州—各监测点在管网正常运行状态下:时刻压力预测值;Qd(0—管网在正常运行状态下t时刻的总供水量;Q111)—各水厂、泵站在管网正常运行状态下t时刻供水量;Hk"-])—各监测点在管网正常运行状态下t-1时刻压力实时监测值;a—系数，取为1.85^2.0;。、片意义同前;凡。，减1，鱿!，，，，，B;=砚14，，，cm,—回归系数，采用逐步线形回归分析方法确定。该模型用语言可描述为:以管网正常运行状态t时刻的供水量和t-1时刻相关监测点实时压力来预测管网t时刻各监测点压力。3.5.3.2建立实际管网事故运行状态的宏观模型基于宏观模型建模理论，管网事故工况的状态模拟，仍可采用与(3-37)形式 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究相同的模型表述，即宏观变量不变，宏观变量的取值为事故时的监测值，而以一组变化了的模型系数来反映因事故导致的管网结构特征与状态参数的改变，由此建立事故工况下的管网宏观模型:H"(,，一A,o+A"lQd("+yB,JQ"("+yC7kHk‘一，)i-1,2,⋯，m(3-38)式中:H,(o、Hk`-"—分别为管网事故工况t和、-1时刻各监测点压力实时监测值;Qd("、酬,)—分别为管网事故工况t时刻的总供水量和各水源点供水量;城。，式，，尽1,⋯,Bi,,C，，⋯，Cin—事故宏观模型系数。管网正常运行工况与事故工况必然存在某种相关关系，即:H一f(H,),Q、一f(Qd),Q=f(Q,)(3-39)式中:H,,H一一分别为监测点i在正常工况和事故工况下的压力;Qd"Qd一一分别为管网在正常工况和事故工况下的总供水量;QJ0QJ—分别为水厂i在正常工况和事故工况下的供水量。将式(3-39)代入式(3-40)中，可推出实际管网事故状态的宏观模型，其一般表达式为:.f(H;(」))一、。+、1(f((1))),+艺Bo(f(Q;"))0+全Ckf(Hk，一，)i=1,2,⋯，m(3-40)其矩阵形式:﹁llles(f(Qd"))a」If(H"},,})esesesf(H;(o)一[A,o,A,i.B,,...,B,=(f(Ql("))"esesesesf一‘1C,vCr2,...,C,m’厂(“一_、’esJ(f(Qd0)}」LJ(H;一)i=l,2,⋯，m(3-41)将管网事故状态t时刻的供水量和t-1时刻相关监测点实时压力代入上式，即可预测管网事故状态t时刻各监测点压力 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究3.5.3.3事故时压力宏观模型的程序说明为了能够在实际管网事故时迅速对其运行状态进行模拟仿真，需要预先建立管网各种事故运行状态的宏观模型。故按前文所述进行编程，其程序框图见图3-8:[H〕及模型检验障预管网N种正常运行状态(Q.H)的数学摸模担拟.一业ZV网共-i二根管段可Ctt生重大事故一i第1暂衰事舌交而骊面1音j甸案雨索敌香两圣舌私1预测事故管网1的用水量匡tkMqM#i}iITU;可H)rn疙1tfxml一建立模拟管网两种运行状态的相关关系H=f(H")、Q=f(Q")建立实际管网事故运行状态1的宏观模型[H"了及模型检验i=i+1图3-8建立实际管网各种事故运行状态的宏观模型3.6本章小结由于供水管网本身具有动态性、随机性和不确定性的特点，因此对管网事故工况的模拟一直是管网事故状态优化调度的难点。本章通过对管网运行状态宏观模拟方法的分析和总结，提出了建立管网事故运行状态的宏观模型及其相应的建模方法，即在对模拟管网正常运行状态和事故运行状态数学模拟和相关分析的基 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究3.5.3.3事故时压力宏观模型的程序说明为了能够在实际管网事故时迅速对其运行状态进行模拟仿真，需要预先建立管网各种事故运行状态的宏观模型。故按前文所述进行编程，其程序框图见图3-8:[H〕及模型检验障预管网N种正常运行状态(Q.H)的数学摸模担拟.一业ZV网共-i二根管段可Ctt生重大事故一i第1暂衰事舌交而骊面1音j甸案雨索敌香两圣舌私1预测事故管网1的用水量匡tkMqM#i}iITU;可H)rn疙1tfxml一建立模拟管网两种运行状态的相关关系H=f(H")、Q=f(Q")建立实际管网事故运行状态1的宏观模型[H"了及模型检验i=i+1图3-8建立实际管网各种事故运行状态的宏观模型3.6本章小结由于供水管网本身具有动态性、随机性和不确定性的特点，因此对管网事故工况的模拟一直是管网事故状态优化调度的难点。本章通过对管网运行状态宏观模拟方法的分析和总结，提出了建立管网事故运行状态的宏观模型及其相应的建模方法，即在对模拟管网正常运行状态和事故运行状态数学模拟和相关分析的基 天津大学博士学位论文第三章供水管网事故时模拟方法的研究础上，通过实际管网正常运行状态宏观模型的变换，建立起对管网事故状态模拟仿真的宏观模型。 天津大学博士学位论文第四章输配水系统事故时优化调度模型研究第四章输配水系统事故时优化调度模型研究随着工业生产能力的提高，城市人口的增加以及人民生活水平的不断改善，对城市供水系统的要求越来越高，输配水系统的规模在逐渐扩大，复杂性也随之提高.因此国内外学者为提高输配水系统的运行效率进行了大量的研究，随着科学技术的不断进步，数学规划、现代控制理论及计算机技术等的飞速发展，有力地促进了大型系统的控制和管理水平的提高，使输配水系统借助计算机工具进行科学的调度管理成为可能。对输配水系统的运行进行优化控制主要包括两部分内容:一是建立系统的监测控制及数据采集系统(SCADA);二是相应的优化专用软件支持系统，它是在第一部分工作的基础上，通过对系统的历史及实时数据进行分析、处理，建立能够反映系统实际情况的数学模型，并据此构造算法，开发出能够应用到实际输配水系统中的优化运行控制软件。其中最关键的工作是要建立能够与实际相吻合的数学模型。输配水优化调度主要由三部分组成，可表示如下:年用水量预测用水量预钡口日用水量预测时用水量预测宏观模型建立输配水系统网络分析模型{微观模型直接优化调度优化调度决策模型{两级优化调度前两个模型本文已作了大量研究，本章着重对优化调度模型的建立进行研究，尤其是对管网事故状态的优化调度进行研究。面对旧益复杂的供水系统，如何在满足供水水量、水压及水质要求的前提下，最大限度的提高供水系统的经济效益和社会效益，是摆在所有供水部门和科研工作者面前的重要课题。供水管网在事故状态下的优化调度就是在管网局部故障工况下，通过合理调度供水设施如水泵、闸阀等，尽可能满足用户对水量、水压的要求，减小故障的影响范围和影响程度，并兼顾安全供水，节能降耗，以提高供水的社会经济效益。在本章内容中，笔者总结了以往供水优化调度模型的研究工作，并在此基础上，建立了更为全面合理的管网事故状态下的优化调度模型。 天津大学博士学位论文第四章输配水系统事故时优化调度模型研究4.1输配水系统优化调度模型研究进展国内的许多专家、学者自80年代起，开始对输配水优化调度模型的研究.C作进行探索和尝试。在这以后的十几年间，科研工作者都在不断的完善和发展它，并在郑州、济南、深圳、沈阳、赤峰等地进行了实际应用，取得了很好的效果[25][48][491[50][51][521。随着城市的发展，输配水系统的复杂性进一步提高，城市输配水系统实施优化调度是必经之路。实现输配水系统的优化调度，需要大量硬件支持，但最基本的还是模型的研究。输配水系统优化调度模型研究来自两个领域，供水领域和系统工程领域，现将其主要成果总结如下:4.1.1从供水领域出发的研究成果我国大中城市的输配水系统一般由供水泵站〔水厂)与供水管道按一定的配置方式连接而成，实现调度的方式就是选择各供水泵站中泵的组合方式及调节变速泵的转速。那么建立模型的原则就是在各个用户节点的需水量(节点流量)都已知的条件下，确定各个泵站开启水泵的型号、台数和变速泵的转速，使得在保证系统服务质量的前提下，供水费用最低。输配水系统的最佳运行状态大致应包含:a.确保供水服务质量，管网压力分布合理;b.供需水量平衡;c.运行经济。由此可见，输配水系统的最佳运行状态是由多个目标限定的，而这些目标之间又互相关联、制约。所以，输配水系统最佳运行状态的获得是个多目标寻优过程，属于多目标决策问题。此外，目前国内城市配水系统的调度与控制多采用恒速泵机组切换。而从适应管网工况变化及节能的角度，采用机组切换与水泵调速的综合控制效果最好。综上，赵新华、田一梅等[25]根据多目标决策原理，分别建立了直接寻优和两级寻优的供水优化调度模型。并借助该模型考察等效模型预测的管网多种状态，择其最优，作为系统运行的最佳决策。1.直接寻优以各泵站各种泵的数量及泵流量为变量建立直接优化模型。该模型将水源、水泵与管网有机的接合起来，从全系统安全供水、经济运行的角度出发，合理调配各种水泵，以达到系统整体最优。通过求解该模型，可直接确定最佳运行方案。在直接寻优过程中，配水系统追求的名目标fli 天津大学博士学位论文第四章输配水系统事故时优化调度模型研究4.1输配水系统优化调度模型研究进展国内的许多专家、学者自80年代起，开始对输配水优化调度模型的研究.C作进行探索和尝试。在这以后的十几年间，科研工作者都在不断的完善和发展它，并在郑州、济南、深圳、沈阳、赤峰等地进行了实际应用，取得了很好的效果[25][48][491[50][51][521。随着城市的发展，输配水系统的复杂性进一步提高，城市输配水系统实施优化调度是必经之路。实现输配水系统的优化调度，需要大量硬件支持，但最基本的还是模型的研究。输配水系统优化调度模型研究来自两个领域，供水领域和系统工程领域，现将其主要成果总结如下:4.1.1从供水领域出发的研究成果我国大中城市的输配水系统一般由供水泵站〔水厂)与供水管道按一定的配置方式连接而成，实现调度的方式就是选择各供水泵站中泵的组合方式及调节变速泵的转速。那么建立模型的原则就是在各个用户节点的需水量(节点流量)都已知的条件下，确定各个泵站开启水泵的型号、台数和变速泵的转速，使得在保证系统服务质量的前提下，供水费用最低。输配水系统的最佳运行状态大致应包含:a.确保供水服务质量，管网压力分布合理;b.供需水量平衡;c.运行经济。由此可见，输配水系统的最佳运行状态是由多个目标限定的，而这些目标之间又互相关联、制约。所以，输配水系统最佳运行状态的获得是个多目标寻优过程，属于多目标决策问题。此外，目前国内城市配水系统的调度与控制多采用恒速泵机组切换。而从适应管网工况变化及节能的角度，采用机组切换与水泵调速的综合控制效果最好。综上，赵新华、田一梅等[25]根据多目标决策原理，分别建立了直接寻优和两级寻优的供水优化调度模型。并借助该模型考察等效模型预测的管网多种状态，择其最优，作为系统运行的最佳决策。1.直接寻优以各泵站各种泵的数量及泵流量为变量建立直接优化模型。该模型将水源、水泵与管网有机的接合起来，从全系统安全供水、经济运行的角度出发，合理调配各种水泵，以达到系统整体最优。通过求解该模型，可直接确定最佳运行方案。在直接寻优过程中，配水系统追求的名目标fli 天津大学博士学位论文第四章输配水系统事故时优化调度模型研究(1)使管网压力分布合理，体现在各监测点的供水压力与所需压力之差的平方和f,最小。.f;一艺(HC一HF,)Z(4-1)(2)使配水系统所需电费f2最小。在费用计算中，采用直接费用，不计间接费用(以下同)。艺二NSF-QS,,-HST几一艺(S,十凡x—")(4-2)仇.a=(3)使制水成本f,最小。f=IS3,-Q;(4-3)(4)使供水收入f。最大。八一IS<,-Q;(4-4)(5)使供需水量之差f,最小。f5一iN=1一。{(4-5)当系统中有调速泵时，将此目标转为约束条件，即GrQi一Qd一。(4-6)式中:M-监测点个数;N—水厂个数;HF,—监测点i要求的最低供水服务压力;刀C—监测点i的预测压力由等效模型确定;S,—水厂i的基本电费，根据水厂变压器大小确定;Sz—水厂i的电度电价;S,—水厂i的单位制水成本;S4,—水厂i售水水价;K，君—水厂i恒速、调速泵型号数 天津大学博士学位论文第四章输配水系统事故时优化调度模型研究MY—水厂i水泵I的开机台数;QS—水厂I水泵.j的供水量;HST—水厂i水泵J的计算扬程，由水泵Q一H曲线拟合其函数;7—水厂i水泵l的计算效率，由水泵Q一L曲线拟合其函数;v0—泵站i水泵J机组机电传动效率;a—换算系数;Qi—水厂i的调度供水量;Qd—管网的总供水量。故城市输配水系统直接优化调度模型形式为:minF=flx(f2+f业五(4-7)f4约束条件:KY,+P,NSJxQS。一Q一。入J司Qimi=P严i=1一n(节点数)，所有节点的压力值满足服务质量;Pi5P严i=1一n，保证系统安全运行;衅mNo)重合，若不重合，则用离散复合形的最好顶点代替(Qo,No)，转(3)，否则转入下一步;(12)自检计算结果，输出所有计算结果，运算终止。5.1.3约束混合离散变量组合型算法优化程序计算框图开始输入原始数据，初始点(Qo=N.)以(Q,Na)点为基础形成初始复合形顶点计算复合形顶点有效目标函数值按有效目标函数值大小，将各顶点重新排队新点满足收敛条件代替最坏自检，输出计算结」页点果:各泵站投入运行以最坏顶点为基点进行一维搜索的水泵台数、单泵出水量，各水厂出厂水量、水压，系统最大挣收入、供需水量之差目标函数值等改变搜索方向，重新启动_十否各顶点向最好点收缩1/3.重新启动图5-1混合离散变量组合型算法计算框图 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究若成功，则以新点代替复合形最坏顶点，否则转入下一步;(9)将离散复合形各顶点向最好点收缩1/3，转(4);(10)进行收缩后的单位邻域内查点，若成功，则转(4)，否则转入下一步;(11)调用离散复合形重构技术，检查最好顶点是否与初始点(Qo>No)重合，若不重合，则用离散复合形的最好顶点代替(Qo,No)，转(3)，否则转入下一步;(12)自检计算结果，输出所有计算结果，运算终止。5.1.3约束混合离散变量组合型算法优化程序计算框图开始输入原始数据，初始点(Qo=N.)以(Q,Na)点为基础形成初始复合形顶点计算复合形顶点有效目标函数值按有效目标函数值大小，将各顶点重新排队新点满足收敛条件代替最坏自检，输出计算结」页点果:各泵站投入运行以最坏顶点为基点进行一维搜索的水泵台数、单泵出水量，各水厂出厂水量、水压，系统最大挣收入、供需水量之差目标函数值等改变搜索方向，重新启动_十否各顶点向最好点收缩1/3.重新启动图5-1混合离散变量组合型算法计算框图 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究5.1.4将等式约束转化为不等式约束的方法当模型存在不能通过消元变换法去掉的等式约束时，可以考虑采用以下两种方法进行处理:方法一设:h,(x)=0,1一1,2,...,H，用h,(x)_<0和hj(x)_0,(j=1,2,..,H)替代，然后将问题转化为以下形式进行求解:min(D(x)一{·‘)⋯「I气(x)(5-2)gj(x)<_0r一D门es.esXl-esesXeses任R刃-一esesesweCesl.XIlJL其中:_1二1,2,...,M,M+1,...,M+H式中:片权系数，可通过·的取值使响和二}l)H_]气hi(_x)JlIA的”量级相近。方法二设:h,(x)一。>J一1,2,...,H，根据问题的性质引入误差向量石，然后用两个不等式代替上述等式，即:h;(x)一“<_0,一气(x)一:<0;二的大小可以根据实际问题的需要确定:在大量试算的过程中发现，上两种方法均能较好地解决等式约束问题，并能够顺利地找出最优解。但考虑到方法二较方法一简单、方便，本文采用方法二解决实例中的问题。5.2用遗传算法求解供水系统优化模型由上章内容可见，城市供水系统事故时优化模型是一个大规模的非线性优化模型，因此采用现行的经典优化方法是不能有效地求解。遗传算法(Geneticalgorithm,GA)是一类模拟生物界自然选择和遗传的启发式随机搜索算法。遗传算法的处理对象不是设计变量的本身，而是设计变量的编码。因此，用GA来统一地解决连续/离散变量的优化问题是很有潜力的。所以木论文用遗传算法解含连续/离散变量的优化问题[69] 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究5.2.1遗传算法简介遗传算法(GeneticAlgorithm)简称GA，是美国著名科学家J.H.Holand教授于七十年代中期首先提出来的，它是一种在思想上与方法上都别具特色的新的搜索与优化方法。现在，其应用遍布于计算机科学、物理科学、社会科学、图象处理、企业经营、生产管理、土木工程和电力工程等领域「Col，实际GA可以应用于科学研究和工程实际中的各种搜索过程和优化问题，它能较有效地求解常规优化方法难于解决的组合优化问题和复杂函数优化问题，因此适用范围极广。1.遗传算法的基本思想基于人类社会的进化过程，C八首先利用随机方式产生一初始群体(祖先)，群体中每个个体称为染色体，它对应着优化问题的一个可能解，染色体的最小组成元素就称为基因它对应可能解的某一特征，即设计变量。染色体的评价函数值反映可能解的优劣，按照优胜劣汰原则对染色体进行选择，相对“好”的个体得以繁殖，相对“差”的个体将死亡，因此群体整体的性能，通过选择、杂交、突变等过程将趋于改善，经过若干代繁衍进化就可使群体性能趋于最佳[7q2.遗传算法的基本步骤假设有一个待优化的问题F=f(x,y,z).fER,x,y,zED(5-3)式中x,y,z是自变量，可以是数值变量，也可以是逻组变量.甚至可以是任何符号。每一组，(x,y,习ED构成问题的一个可能解，所以D既可以看成x,y,z的定义城，也可看成问题的约束条件，或所有满足约束条件的解构成的解空间。F是属于实效域R的一个实数，也可看成对每一组可能解(x,y,习ED的质量优劣的度量，函数f表示由解空间到实数城R的一个映射，对它的唯一要求就是它必须有定义，即给定一组解(x,y,习:D都可算出一个对应的F.可见本问题就是要找(xo,yo,zo)eD使F=f(xo,yo,zo)二max.(1)编码对每一个选定的自变量进行编码，即常用一定比特数的二进制码代表一个自变量的各种取值，将各自变量的二进制代码连到一起即得到一个二进制代码串，该串就代表了优化问题的一个可能解.如自变量x,y,z的一组取值可用12比特的二进制码表示为:100010011010.(2)祖先种群(population)的产生由计算机按随机方法从可能解中产生给定数量的二进制代码串，构成一个原始的祖先群体，其中的每个二进制代码中代表了这一群体中的一位祖先，对一每位祖先(可能解)计算其相应的函数值F;。按F;的大小来评价这位祖先的染色体 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究的素质。假设优化的目标是求F的最大值，那么F:愈大将表明第i个祖先的素质愈好，即该个体更适应于由函数f所描述的生存环境，因而将F定义为第i个个体的适度值(fitness).GA的算子的任务就是要从这些祖先出发，模拟进化过程择优淘劣，逐次选代，最后得出非常优秀的群体与个体，以达优化的目的。(3)选种与繁殖(Selection/Reproduction)这一步模拟生物进化的自然选择功能。从原始群体中随机取一对个体作为繁殖后代的双亲，选种的规则是适度值F:越大的个体，赋予更大的选种概率P;,一般适度值高的个体有更多的繁殖后代的机会，以使优良特性得以遗传和保留。(4)杂交(crossover)以一定的概率P。将祖先群体中随机选中的双亲进行杂交，最简单的杂交方法是随机地选择一个截断点(或两个截断点)将双亲的二进制字符串在截断点处切开，然后交换其尾部。如:双亲后代A100010011010A"1000100010ifB011011001011=>B"011011011010(5)突变(mutation)突变是用来模拟生物在自然的遗传环境中，由于各种偶然因素引起的基因突变，其方法是以一定的概率Pm选取祖先群体中若干个个体。随机选取某一位。将该位的数码翻转(由1改为0或由0改为1)，如110001101101斗1100丁1101101。突变增加了群体基因材料的多样性、增加了自然选择的余地，有利的突变将由于自然选择的作用得以遗传与保留，而有害的突变则将在逐代遗传中被淘汰。综上几步:通过选种、杂交、突变得到的新一代群体，将替代上一代群体，一般来说新的群体的平均素质可望比上一代群体素质要好。重复第3至第5步过程。如此迭代下去，各代群体的优良基因成份逐渐积累，群体的平均适度值和最优个体适度值不断上升，直到迭代过程收敛(适度值趋于稳定)即找到了最优解。5.2.2用遗传算法解连续/离散变量模型1.离散变量与二进制编码在一个实际优化问题中，若有P个变量现定取离散值(整数值可以看作它的一种特殊情况)则称它为离散变量.即X0=卜1，，一，二，r。每个离散变量x;(i=1,2,⋯，p)限定的可取值q;i(1=1,2,⋯，p,j=1,2,1;)的集合。称为离散变量值集合或离散值集。这里1;是第i个离散变量可取用的离散值的最大数目，通常取11=12=...=1pL当某一离散变量可取值的个数不等于L时。可用某个自然数补足。在这里设定离散值qjl(1=1,2，二，p,j=1,2,1;)是实数，且有 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究的素质。假设优化的目标是求F的最大值，那么F:愈大将表明第i个祖先的素质愈好，即该个体更适应于由函数f所描述的生存环境，因而将F定义为第i个个体的适度值(fitness).GA的算子的任务就是要从这些祖先出发，模拟进化过程择优淘劣，逐次选代，最后得出非常优秀的群体与个体，以达优化的目的。(3)选种与繁殖(Selection/Reproduction)这一步模拟生物进化的自然选择功能。从原始群体中随机取一对个体作为繁殖后代的双亲，选种的规则是适度值F:越大的个体，赋予更大的选种概率P;,一般适度值高的个体有更多的繁殖后代的机会，以使优良特性得以遗传和保留。(4)杂交(crossover)以一定的概率P。将祖先群体中随机选中的双亲进行杂交，最简单的杂交方法是随机地选择一个截断点(或两个截断点)将双亲的二进制字符串在截断点处切开，然后交换其尾部。如:双亲后代A100010011010A"1000100010ifB011011001011=>B"011011011010(5)突变(mutation)突变是用来模拟生物在自然的遗传环境中，由于各种偶然因素引起的基因突变，其方法是以一定的概率Pm选取祖先群体中若干个个体。随机选取某一位。将该位的数码翻转(由1改为0或由0改为1)，如110001101101斗1100丁1101101。突变增加了群体基因材料的多样性、增加了自然选择的余地，有利的突变将由于自然选择的作用得以遗传与保留，而有害的突变则将在逐代遗传中被淘汰。综上几步:通过选种、杂交、突变得到的新一代群体，将替代上一代群体，一般来说新的群体的平均素质可望比上一代群体素质要好。重复第3至第5步过程。如此迭代下去，各代群体的优良基因成份逐渐积累，群体的平均适度值和最优个体适度值不断上升，直到迭代过程收敛(适度值趋于稳定)即找到了最优解。5.2.2用遗传算法解连续/离散变量模型1.离散变量与二进制编码在一个实际优化问题中，若有P个变量现定取离散值(整数值可以看作它的一种特殊情况)则称它为离散变量.即X0=卜1，，一，二，r。每个离散变量x;(i=1,2,⋯，p)限定的可取值q;i(1=1,2,⋯，p,j=1,2,1;)的集合。称为离散变量值集合或离散值集。这里1;是第i个离散变量可取用的离散值的最大数目，通常取11=12=...=1pL当某一离散变量可取值的个数不等于L时。可用某个自然数补足。在这里设定离散值qjl(1=1,2，二，p,j=1,2,1;)是实数，且有 大津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究9+j<9+2<⋯<9ir.,i=1,2,⋯，p在优化问题中要求保证离散变量总在离散值集中取值，即x。台Uh、1、:工，一12，....p那么表达x;(i=1,2,⋯，p)的二进制的位串长m;须满足2">q,.(5-4)变量X;的任意一个取值4+，的二进制编码的位串为(b=r()b=,r-i(i)一bU))其中:每个b尸(k=1,2,⋯，mi;j=1,2,⋯，L)的取值为。或to把变量X，的任意取值9+j的二进制位串转化为十进制的形式为:qy=b=尸.2("-")+二+b,(J).20当各个离散变量x;(i=1,2,⋯，p)取各自的离散值时，即在设计空间组成一个离散点X即:X一1g1I1、，、p;1:J、L}若把所有离散值的二进制位串首尾相连即形成一个完整的位串这个完整的位串表示了离散变量的一组取值所决定的一个离散点的二进制位串。如果将每一个离散点看成生物群体中的一个成员，那么完整的位串则相当于表示该成员遗传特性的基因码链。2连续变量的离散化及二进制编码若一个优化问题中有n-p个变量x;(i=p+1,...,n)是连续变量。遗传算法以二进制位串表达变量，因此是离散的形式，连续变量要离散化。根据离散精度要求的不同，离散点的个数可多可少，若变量x，的精度为二，。则离散点的个数为:x,P一x.r儿1=—+1(5-5)右式中:X"和岁分别为变量X，的下界和上界。表达变量X，的二进制形式的位串长m满足2""">_}x一二‘)/:+1(i=1,2，二，。)(5-6)若连续变量X的二进制位串为(bmibmr-a⋯b,)，由二进制形式转化为卜进制形式按下列公式:x，一侈。.2("-")十⋯十b}.20).份一二‘)/2加十二‘3.适值函数的构造遗传算法类比生物适应性。建立适值函数以确定种群成员的“好”与“坏气对于无约束最大化问题。目标函数可以作为适值函数;对于最小化问题，目标函 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究数的倒数或者一个大数与目标函数之差都可以作为适值函数。对于有约束优化问题，可采用序列无约束优化法把约束优化问题变为无约束优化问题，无约束优化的目标函数的形式多采用序列无约束优化法的外罚函数，适值函数要求为正值。混合离散变量优化的数学模型为X一防D，XDIT。*一“”UR`、minf(X)(5-7)s.tg,‘0(J=1,2，二，.,m)」式中:Xc=卜P+i，一，:”卜RcXD=[XI,x2>-，xP],。RD分别为离散变量和连续交量;P为离散变量的个数;。是不等式约束函数的个数当X"为空集时.X=X`即为全连续变量优化问题;当X`为空集时。X=X0即为全离散变量优化问题;若两者均非空集。则为混合离散变量优化问题。按序列无约束优化的外点法构造新的目标函数fn(X)一f(x)k,Iltmax[0,Si(X)p"(5-8)l司式中:r为外点法的罚因子;:为指数，一般Z=Z适值函数的形式为F=巍厂几(5-9)式中:F?0,几二>几max式(5-9)为混合离散变量优化原问题式(5-7)转化为极大适值函数的形式。4.对遗传算法的改进供水系统事故时优化模型的复杂性从计算的角度看，主要有变量和约束条件，笔者对这两个方面遗传算法的改进，使其有利于模型的求解。(1)变量该模型的变量既有整型的〔或称离散的)，又有实型的(或称连续的);既有独立的，又有相互关联的。这就要求在进行变量处理时要区别对待。遗传算法在设置变量时，依靠的是一系列二进制的数，它只能约束该字符串所表达的二进制数的最大值和最小值，往往无法准确的表达整型变量的值。为了解决这个问题，用二进制数直接表示整数。比如一种型号的泵为5台，用二进制表示为101，则就用3位二进制字符表示该种泵的开泵台数，但要在个体的遗传过程中设立一定的规则:第一位上为1时，第二位上只能为0。设置完以上的规则，当每一代生成后计算适应度时，我们只需将这个二进制数直接转化为整型数即可，避免了取整时的繁琐和误差。经实际计算表明，这种方法是行之 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究有效的。对实型变量，只需按上文所述二进制与十进制数相互转换的原则就可以了。在供水优化模型中开泵台数属于相对独立的变量，而单泵流量属于关联变量，因为单泵流量与扬程、效率等诸多变量相关。在处理独立变量时相对来说比较简单，只需将它的值计算出来参加适应度的计算既可;处理关联变量时要考虑的因素比较多:比如效率区间要在高效段内，水厂供水量与压力监钡(点的关系，单泵流量与水厂总供水量要求、供水水压的关系等等。一般情况下，利用约束条件的处理可以解决这个问题。(2)约束供水优化模型的约束条件比较复杂，从处理方法的角度看可分为两种:①上下限约束这些约束条件是指只约束变量的上下限的值。处理这些约束较为简单，运用前文所述的设置变量二进制字符长度的方法就可以满足对这些约束的处理。②不等式约束与等式约束Michalewicz总结了用遗传算法满足约束的技术，这些技术大致可分为拒绝策略、修复策略、改进遗传算子策略和惩罚策略等几类[72l。惩罚技术是遗传算法解约束优化问题中最常用的技术，本质上它是通过惩罚不可行解将约束问题转化为无约束问题。在遗传算法中，惩罚技术用来在每代的种群中保持部分不可行解，使遗传搜索可以从可行域和不可行域两边来达到最优解。供水系统优化模型的约束条件既有等式约束，也有不等式约束，属于约束严问题，所以笔者采用罚函数法解决模型的约束问题。5.2.3遗传算法程序流程图图5-2中Gen代表遗传(迭代)的代次，M表示群体中拥有的个体数目，i表示已处理的累计数，当累计数i等于总数M，说明这一代的个体己全部处理完毕，需要转入下一代群体。遗传代次Gen标明遗传算法反复执行的次数，亦标明己产生群体的代次数日。5.2.4遗传算法主要步骤1.随机地建立由字符串组成的初始群体;2.计算各个体的适应度;3.根据遗传概率，利用下述操作产生新群体;(1)复制。将已有的优良个体复制后添入新群体中，删除劣质个体; 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究有效的。对实型变量，只需按上文所述二进制与十进制数相互转换的原则就可以了。在供水优化模型中开泵台数属于相对独立的变量，而单泵流量属于关联变量，因为单泵流量与扬程、效率等诸多变量相关。在处理独立变量时相对来说比较简单，只需将它的值计算出来参加适应度的计算既可;处理关联变量时要考虑的因素比较多:比如效率区间要在高效段内，水厂供水量与压力监钡(点的关系，单泵流量与水厂总供水量要求、供水水压的关系等等。一般情况下，利用约束条件的处理可以解决这个问题。(2)约束供水优化模型的约束条件比较复杂，从处理方法的角度看可分为两种:①上下限约束这些约束条件是指只约束变量的上下限的值。处理这些约束较为简单，运用前文所述的设置变量二进制字符长度的方法就可以满足对这些约束的处理。②不等式约束与等式约束Michalewicz总结了用遗传算法满足约束的技术，这些技术大致可分为拒绝策略、修复策略、改进遗传算子策略和惩罚策略等几类[72l。惩罚技术是遗传算法解约束优化问题中最常用的技术，本质上它是通过惩罚不可行解将约束问题转化为无约束问题。在遗传算法中，惩罚技术用来在每代的种群中保持部分不可行解，使遗传搜索可以从可行域和不可行域两边来达到最优解。供水系统优化模型的约束条件既有等式约束，也有不等式约束，属于约束严问题，所以笔者采用罚函数法解决模型的约束问题。5.2.3遗传算法程序流程图图5-2中Gen代表遗传(迭代)的代次，M表示群体中拥有的个体数目，i表示已处理的累计数，当累计数i等于总数M，说明这一代的个体己全部处理完毕，需要转入下一代群体。遗传代次Gen标明遗传算法反复执行的次数，亦标明己产生群体的代次数日。5.2.4遗传算法主要步骤1.随机地建立由字符串组成的初始群体;2.计算各个体的适应度;3.根据遗传概率，利用下述操作产生新群体;(1)复制。将已有的优良个体复制后添入新群体中，删除劣质个体; 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究有效的。对实型变量，只需按上文所述二进制与十进制数相互转换的原则就可以了。在供水优化模型中开泵台数属于相对独立的变量，而单泵流量属于关联变量，因为单泵流量与扬程、效率等诸多变量相关。在处理独立变量时相对来说比较简单，只需将它的值计算出来参加适应度的计算既可;处理关联变量时要考虑的因素比较多:比如效率区间要在高效段内，水厂供水量与压力监钡(点的关系，单泵流量与水厂总供水量要求、供水水压的关系等等。一般情况下，利用约束条件的处理可以解决这个问题。(2)约束供水优化模型的约束条件比较复杂，从处理方法的角度看可分为两种:①上下限约束这些约束条件是指只约束变量的上下限的值。处理这些约束较为简单，运用前文所述的设置变量二进制字符长度的方法就可以满足对这些约束的处理。②不等式约束与等式约束Michalewicz总结了用遗传算法满足约束的技术，这些技术大致可分为拒绝策略、修复策略、改进遗传算子策略和惩罚策略等几类[72l。惩罚技术是遗传算法解约束优化问题中最常用的技术，本质上它是通过惩罚不可行解将约束问题转化为无约束问题。在遗传算法中，惩罚技术用来在每代的种群中保持部分不可行解，使遗传搜索可以从可行域和不可行域两边来达到最优解。供水系统优化模型的约束条件既有等式约束，也有不等式约束，属于约束严问题，所以笔者采用罚函数法解决模型的约束问题。5.2.3遗传算法程序流程图图5-2中Gen代表遗传(迭代)的代次，M表示群体中拥有的个体数目，i表示已处理的累计数，当累计数i等于总数M，说明这一代的个体己全部处理完毕，需要转入下一代群体。遗传代次Gen标明遗传算法反复执行的次数，亦标明己产生群体的代次数日。5.2.4遗传算法主要步骤1.随机地建立由字符串组成的初始群体;2.计算各个体的适应度;3.根据遗传概率，利用下述操作产生新群体;(1)复制。将已有的优良个体复制后添入新群体中，删除劣质个体; 天津大学博十学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究(2)交换。将选出的两个个体进行交换，所产生的新个体添入新群体中;(3)突变。随机地改变某一个体的某个字符后添入新群体中;(4)反复执行2,3后，一旦达到终止条件，选择最佳个体作为遗传算法的结果。图5-2遗传算法流程图 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究5.2.5遗传算法优缺点及应用中遇到的问题“GA”的提出克服了传统优化方法的弱点，它可以解决许多传统方法不能解决的问题。因此为许多困难的全局寻优问题提供了一个新的思路，它有许多优点，如:1."GA”适用面宽，对问体题要求很少，如对目标函数只要求有定义，即给定变量就有目标函数的确定值与之对应即可，不要求目标函数连续(对离散变量优化问题也适用)，可微。对约束条件也无任何限制。2."GA”在整个解空间内搜索，具有较大的把握求得全局最优解。3.与传统优化方法相比，GA在优化过程中可以不做灵敏度分析。4.GA对非线性问题和对线性问题同样有效。5.GA易于采用并行算法在并行机上做高速计算，因此具有很大潜力。当然GA由于提出的时间不长，正处于发展的初级阶段.尚有许多问题需要研究和探讨，比如收效速度较慢，对于大型复杂问题，需要有高性能的计算机才易实现，因此需要人们理论上和算法上不断改进，以求提高效率在使用遗传算法过程中可能遇到的儿个问题以及相应的解决办法:1，在运行中有时出现“死”循环，即在运算过程中循环次数不断增加，但每次循环结果改善不大。这与初始化时初值的选定有直接关系，所以通过调整变异率来调整初值。2.由于遗传算法的操作参数和优化结果相互之间是比较独立的，所以对于参数的选取比较困难，本文采用试探法，先假定其它参数固定不变，研究单一参数的最佳选取值，然后综合。总之，用遗传算法解混合离散变量问题是行之有效的，另外遗传算法同时搜索全空间，因而可有效地防止搜索过早收敛于局部最优点，而具有较大的把握得到全局最优点。并使本论文的模型获得了较理想的结果，所以遗传算法在优化方面的应用值得推广遗传算法使本论文的模型获得了较理想的结果，作者认为遗传算法在供水优化方面值得推广。5.3运用Lingo软件求解供水系统事故时优化调度模型Lingo软件是由美国LindoSystems公司出品的科学计算软件，主要用于求解非线性规划的数学模型，在社会的各个领域都有广泛的使用。该软件从二十世纪80年代发展到现在，已经逐步走向成熟，使用起来非常方便，和其它软件的配 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究5.2.5遗传算法优缺点及应用中遇到的问题“GA”的提出克服了传统优化方法的弱点，它可以解决许多传统方法不能解决的问题。因此为许多困难的全局寻优问题提供了一个新的思路，它有许多优点，如:1."GA”适用面宽，对问体题要求很少，如对目标函数只要求有定义，即给定变量就有目标函数的确定值与之对应即可，不要求目标函数连续(对离散变量优化问题也适用)，可微。对约束条件也无任何限制。2."GA”在整个解空间内搜索，具有较大的把握求得全局最优解。3.与传统优化方法相比，GA在优化过程中可以不做灵敏度分析。4.GA对非线性问题和对线性问题同样有效。5.GA易于采用并行算法在并行机上做高速计算，因此具有很大潜力。当然GA由于提出的时间不长，正处于发展的初级阶段.尚有许多问题需要研究和探讨，比如收效速度较慢，对于大型复杂问题，需要有高性能的计算机才易实现，因此需要人们理论上和算法上不断改进，以求提高效率在使用遗传算法过程中可能遇到的儿个问题以及相应的解决办法:1，在运行中有时出现“死”循环，即在运算过程中循环次数不断增加，但每次循环结果改善不大。这与初始化时初值的选定有直接关系，所以通过调整变异率来调整初值。2.由于遗传算法的操作参数和优化结果相互之间是比较独立的，所以对于参数的选取比较困难，本文采用试探法，先假定其它参数固定不变，研究单一参数的最佳选取值，然后综合。总之，用遗传算法解混合离散变量问题是行之有效的，另外遗传算法同时搜索全空间，因而可有效地防止搜索过早收敛于局部最优点，而具有较大的把握得到全局最优点。并使本论文的模型获得了较理想的结果，所以遗传算法在优化方面的应用值得推广遗传算法使本论文的模型获得了较理想的结果，作者认为遗传算法在供水优化方面值得推广。5.3运用Lingo软件求解供水系统事故时优化调度模型Lingo软件是由美国LindoSystems公司出品的科学计算软件，主要用于求解非线性规划的数学模型，在社会的各个领域都有广泛的使用。该软件从二十世纪80年代发展到现在，已经逐步走向成熟，使用起来非常方便，和其它软件的配 天津大学博士学位论文第五章事故时忧化调度模型求解方法的研究合也日益加强。Lingo有自己的一套语言规则，但对于使用者来说，只要具备基本的计算机语言能力便可驾驭该软件。将Ling。软件作为计算核心，Excel为数据界面，求解供水系统优化模型。这个工作分为两个步骤，首先进行水厂运行优化的计算得到各个水厂的最优产水成本，然后进行整个供水系统优化模型的求解。编制供水系统优化模型求解程序的难度较大，主要原因是模型本身的复杂性。本文中笔者编制了Lingo程序并结合与Excel的接口技术完成了城市供水系统事故时优化模型的求解工作。下面将结合实例介绍这一方法的应用。5.4实例考核5.4.1实例背景介绍1.实际管网的情况介绍本课题用于实例计算的管网为某市供水系统的一个干管网，日平均供水量24万m3，其管网图见附图1，有77个管段、66个节点、118个千管闸以及107个闸段、10个自然环，管径基本上)DN600，只有个别管段为DN500,DN400该研究对象设有10个测压点，分别在5,28,33,41,48,49,54,55,56和59节点处。而向管网供水的水源点有:9,13,19,20,22共5个节点。其余节点为用水点。2.原始数据组织和要求在整个实例计算中，需要五个原始数据文件。分别存放管网水力分析的原始数据(技术经济)、水闸与闸段的数量位置、正常运行时管网节点压力样本值、实际测得的管网宏观变量Q"sQ1,Qz.⋯，Qnb,H=H2,...H-数据以及管网的图形资料等。各个数据文件分别按各自的组织形式整理后，存入计算机，由于文件较多，占篇幅较大，在本文中略去。3计算步骤(1)运行赋值模块，产生N组管网正常运行状态和管网事故运行状态的管网供水量和各节点流量;(2)运行水力分析模块，分别就管网正常运行和事故运行进行N次管网平差;(3)运行回归分析模块，求出管网正常运行工况和事故运行工况的相关关系: 天津大学博士学位论文第五章事故时忧化调度模型求解方法的研究合也日益加强。Lingo有自己的一套语言规则，但对于使用者来说，只要具备基本的计算机语言能力便可驾驭该软件。将Ling。软件作为计算核心，Excel为数据界面，求解供水系统优化模型。这个工作分为两个步骤，首先进行水厂运行优化的计算得到各个水厂的最优产水成本，然后进行整个供水系统优化模型的求解。编制供水系统优化模型求解程序的难度较大，主要原因是模型本身的复杂性。本文中笔者编制了Lingo程序并结合与Excel的接口技术完成了城市供水系统事故时优化模型的求解工作。下面将结合实例介绍这一方法的应用。5.4实例考核5.4.1实例背景介绍1.实际管网的情况介绍本课题用于实例计算的管网为某市供水系统的一个干管网，日平均供水量24万m3，其管网图见附图1，有77个管段、66个节点、118个千管闸以及107个闸段、10个自然环，管径基本上)DN600，只有个别管段为DN500,DN400该研究对象设有10个测压点，分别在5,28,33,41,48,49,54,55,56和59节点处。而向管网供水的水源点有:9,13,19,20,22共5个节点。其余节点为用水点。2.原始数据组织和要求在整个实例计算中，需要五个原始数据文件。分别存放管网水力分析的原始数据(技术经济)、水闸与闸段的数量位置、正常运行时管网节点压力样本值、实际测得的管网宏观变量Q"sQ1,Qz.⋯，Qnb,H=H2,...H-数据以及管网的图形资料等。各个数据文件分别按各自的组织形式整理后，存入计算机，由于文件较多，占篇幅较大，在本文中略去。3计算步骤(1)运行赋值模块，产生N组管网正常运行状态和管网事故运行状态的管网供水量和各节点流量;(2)运行水力分析模块，分别就管网正常运行和事故运行进行N次管网平差;(3)运行回归分析模块，求出管网正常运行工况和事故运行工况的相关关系: 天津大学博士学位论文第五章事故时忧化调度模型求解方法的研究合也日益加强。Lingo有自己的一套语言规则，但对于使用者来说，只要具备基本的计算机语言能力便可驾驭该软件。将Ling。软件作为计算核心，Excel为数据界面，求解供水系统优化模型。这个工作分为两个步骤，首先进行水厂运行优化的计算得到各个水厂的最优产水成本，然后进行整个供水系统优化模型的求解。编制供水系统优化模型求解程序的难度较大，主要原因是模型本身的复杂性。本文中笔者编制了Lingo程序并结合与Excel的接口技术完成了城市供水系统事故时优化模型的求解工作。下面将结合实例介绍这一方法的应用。5.4实例考核5.4.1实例背景介绍1.实际管网的情况介绍本课题用于实例计算的管网为某市供水系统的一个干管网，日平均供水量24万m3，其管网图见附图1，有77个管段、66个节点、118个千管闸以及107个闸段、10个自然环，管径基本上)DN600，只有个别管段为DN500,DN400该研究对象设有10个测压点，分别在5,28,33,41,48,49,54,55,56和59节点处。而向管网供水的水源点有:9,13,19,20,22共5个节点。其余节点为用水点。2.原始数据组织和要求在整个实例计算中，需要五个原始数据文件。分别存放管网水力分析的原始数据(技术经济)、水闸与闸段的数量位置、正常运行时管网节点压力样本值、实际测得的管网宏观变量Q"sQ1,Qz.⋯，Qnb,H=H2,...H-数据以及管网的图形资料等。各个数据文件分别按各自的组织形式整理后，存入计算机，由于文件较多，占篇幅较大，在本文中略去。3计算步骤(1)运行赋值模块，产生N组管网正常运行状态和管网事故运行状态的管网供水量和各节点流量;(2)运行水力分析模块，分别就管网正常运行和事故运行进行N次管网平差;(3)运行回归分析模块，求出管网正常运行工况和事故运行工况的相关关系: 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究(4)重复(1),(2)，以建立管网两种状态宏观模型样本数据;(5)运行宏观建模模块，求出管网正常运行工况宏观模型;(6)重复(3)、(5)，建立管网事故状态的宏观模型;(7)运行水量预测模块，进行管网事故时的水量预测;(8)运行主程序，进行供水管网事故状态的优化调度。说明:①在使用软件进行调度时，只需计算〔7),(8)两步，而步骤(1)一(6)是事故调度的前期工作，可在调度前完成。②第(5)步建立正常运行工况宏观模型所使用的数据，本例采用模拟管网数据，而在实际应用中应直接使用管网实际运行数据建立模型。5.4.2计算实际管网的状况和计算步骤在前面中已经介绍过，而步骤(1)一(6)涉及到大量重复的管网平差计算，占的篇幅大，比较烦琐，这里略去。本计算由己建立的管网事故状态的宏观模型开始，就前面介绍的实际管网发生事故的实例进行后几步的计算，并分析模型的拟合精度及优化调度的结果。管网事故点位于闸段‘ZD"380根据管网图5-3，需要关闭的节点号为‘J"28，并且须关闭‘z"50,55,65和66共4个闸才能封闭该闸段。由此在节点28有4个断点使管网新增4个节点，节点总数为70个。5.4.2.1建立事故状态宏观模型用于管网事故状态的宏观模型(式3-38)拟合的样本数、校核样本数分别为:25，5。经过计算有:1.拟合显著性检验参数列表:表5-l显著性检验参数节点偏差平平均标复相关回归平节点偏差平平均标复相关回归平编号方和准偏差系数方和编号方和准偏差系数方}il1QsRU7QsRUI0403刀401.999771.6562.0248.0315.999871.583刃175.0264.999871.634乃471刀434.999674.925.0027.0105.999972.356.0054.0147.999963.997.0130.0228.999863.888刀071刀169.999963.909刀3780389999780.8910刀311.0352.999771.09 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究(4)重复(1),(2)，以建立管网两种状态宏观模型样本数据;(5)运行宏观建模模块，求出管网正常运行工况宏观模型;(6)重复(3)、(5)，建立管网事故状态的宏观模型;(7)运行水量预测模块，进行管网事故时的水量预测;(8)运行主程序，进行供水管网事故状态的优化调度。说明:①在使用软件进行调度时，只需计算〔7),(8)两步，而步骤(1)一(6)是事故调度的前期工作，可在调度前完成。②第(5)步建立正常运行工况宏观模型所使用的数据，本例采用模拟管网数据，而在实际应用中应直接使用管网实际运行数据建立模型。5.4.2计算实际管网的状况和计算步骤在前面中已经介绍过，而步骤(1)一(6)涉及到大量重复的管网平差计算，占的篇幅大，比较烦琐，这里略去。本计算由己建立的管网事故状态的宏观模型开始，就前面介绍的实际管网发生事故的实例进行后几步的计算，并分析模型的拟合精度及优化调度的结果。管网事故点位于闸段‘ZD"380根据管网图5-3，需要关闭的节点号为‘J"28，并且须关闭‘z"50,55,65和66共4个闸才能封闭该闸段。由此在节点28有4个断点使管网新增4个节点，节点总数为70个。5.4.2.1建立事故状态宏观模型用于管网事故状态的宏观模型(式3-38)拟合的样本数、校核样本数分别为:25，5。经过计算有:1.拟合显著性检验参数列表:表5-l显著性检验参数节点偏差平平均标复相关回归平节点偏差平平均标复相关回归平编号方和准偏差系数方和编号方和准偏差系数方}il1QsRU7QsRUI0403刀401.999771.6562.0248.0315.999871.583刃175.0264.999871.634乃471刀434.999674.925.0027.0105.999972.356.0054.0147.999963.997.0130.0228.999863.888刀071刀169.999963.909刀3780389999780.8910刀311.0352.999771.09 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究114659.1365.996058.1112.0473.0434.999555.9013刀867.0589.999151.76140066.0163.999951.5415.0059刀154.999951.5616.0029刀109.999952.4817.0347刀372.999653.0018刀203.0285.999857.0719.0463.0430.999786.7220.0442.0420.999794.2521.0674.0519999458.2022.0105刀205.999849.8523.0142刀238.999850.4924刀003刀035.999950.2425.0793.0563.999253.5126.0777.0557.999142.75271.042.2041.991359.1328.0000刃000.9913.000029.1213.0696.997726.5930汪304.0722.996317.8631.1627.0806.99119.04832.1377.0742.995615.8133.2822.1062.988712.3934.2976.1091.987611.7935.2709.1041989512.7536.40651275.9853135937.1418刀753.995315.2638.1582.0795.994514.4639.1532.0782.994814.6540.1557.0789.994614.45412.035.2853月17810.87421.983.2816.921711.2043.0266刀326.999756.9444.0839.0579998836.6145刃984.0627.998328.9346.1346刀733.994812.8947.0985.0627.998843.4748.0038.0124.999950.24490070.0167.999951.1250刀558.0472.999452.64511.511.2458.93019.680522.377.3083.907211.0553.1159.0680.997422.3154.0097刀197.999965.595512890718996820.56569602.195994027.33957刀1660258.999852.9958.0267刃327.999757.0059刀574.0479.999558.2060.0518.0455.999558.2061.1062.0652.998536.6462刀891.0597.998428.9563.0825.0574.999253.5364.4600.1356.995855.48651286.0717.996417.85662.032.2851.918010.8967.1102刀663.997825.9868.0781.0559.999253.4769刀850.0583.999042.68703118.1116.986111.00z.拟合精确度检验 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究表5-2精确度检验节点编号拟合值原值相对误差节点编号拟合值原值相对误差l(M)(M)%I(M)(M)%121.0121.16-.7221.0621.13-.320.8620.92一320.8920.90一124.4724.51-.224.4824.50一124.5924.59.024.5724.57.021.2621.36二521.3121.33一1321.2721.16‘5421.5121.41.521.0120.92.421.2221.09.624.5024.51-.124.7124.71.O24.5824.58.024.8424.82.121.4421.36，321.7121.62.4521.4221.35.3621.3621.25.521.0721.04.120.9420.93.124.6024.60.324.1724.19一124.6424.66一I24.0524.05.021.5021.51.021.0921.17一3721.5421.74.3821.6321.48.721.0120.96.321.0320.97.324.2124.22.024.2124.23一I24.0324.00.123.9924.00一]21.1721.20一121.2021.20.0923.0722.96.51022.3522.48-.621.5721.41.721.2921.27125.2125.21024.6824.69二124.4524.36.424.2024.09521.9121.81.424.5721.62一31121.3820.484.41221.1721.02.720.5220.48.220.7220.77-.323.4923.40.423.6523.61.222.8823.28-1.723.3623.44-.420.2320.09.720.5620.67-.696 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究1320.6621.03-1.81421.0321.15-.620.5320.73一020.7820.82.223.1222.97.623.3323.29.222.9522.84.523.1623.10.320.1720.47-1.420.4420.56一61521.1820.57一11621.1921.22一120.8623.19.020.8620.86.023.4123.41023.4223.43.023.232086.223.4523.22.120.5221.20-.220.6020.66-.31721.3921.23.81821.7921.65620.9920.86.621.1921.04723.4423.45.023.6223.67一，223.2323.24一123.6023.52‘320.7720.70.321.3721.32.21923.1623.09.32023.1022.98.522.7922.561.022.9922.691.324.6524.81-.624.9225.03-.425.3025.10.826.1225.871.024.0924.19-.424.2124.28一32121.7821.70-42221.2921.36一321.6021.381.121.1021.16-.323.4923.61一523.6423.64.024.0023.80.823.3723.37.O22.1522.29-.620.5020.54.22321.2721.21.32421.2121.19.120.9920.93.320.9220.91.023.4323.43.023.4023.41.023.2023.20.023.1723.18.O20.5820.51.320.5020.48.121.2021.20，O20.3220.52-1.020.6420.58.220.1920.38一1.022.8323.21-1.722.6022.44，7 天津大学博十学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究88 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究吕9 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究90 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究19.7019.7420.4718.8318.97146.302406一丰14.705652-1230.2.1067}19.3719.2668}21.20I2120}019.8019.4320.64I20.59}320.6720.7022.83!23.21】-1_6竺21.39兰旦2型19.5519.74刁幼20.4420.51;7021620.6774621620.3.741一4.220.24203817.21116.5222.5922.4316.84I16.8622.2022.3718.18}17.6719.48119.411.416.03}16.243.分析讨论:(1)偏差平方和较小，变化范围为0.0014-2.40(2)平均标准偏差较小，变化范围为0.013^-0.28a(3)复相关系数，范围在0.92-0.99之间，若需要F>Fog,沙，。一P一1)R2则F>Fose(16>8)=3.20，F=竺卫卫x>3.2，求得R)0.93，不满足该条P1一R2件的点有4个，占节点总数的5.7%(4)相对误差表5-3相对误差分布拟合相对误差绝对值SSSS(1SS(5SS(10占节点总数%7093.7974.结论:经过以上分析可知，模型的提出是符合实际规律的。我们可以利用该模型进行给水管网事故状态的模拟与预测。由于实际资料尚不完全，我们用正常管网平差中的一个样本(节点压力和宏观变量)，运行该模型程序，得到故障时各监测点的压力，结果如下表5-40 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究表5-4事故状态各监测点压力监测点所在节点编号事故压力正常压力压降备注I(M)(M)(M)521.5721.550.0228(事故点)0.0019.80-19.80该点关闭3317.6618.67-1.014115.7316.17-0.444820.3620.41-0.054920.4220.44-0.025421.2921.200.095519.7920.09-0.305616.7717.25-0.485922.3222.41-0.095.4.2.2管网事故状态的水量预测本文仍以管网中第38号闸段段发生事故为例，说明管网处于事故运行状态时优化调度方案的计算过程。首先搜集了该管网连续数日24小时管网总用水量和第38号闸段段发生事故时相应的用水量，选取其中7天168小时的数据作为样本，采用BP人工神经网络的方法对第8天24小时的用水量进行预测，其训练样本大小的选取、预测参数及其预测结果和误差分析等，在前文己做详细论述，图5-3即为预测值与样本值的比较。其中选用调度时段的管网用水量为10,455m"/ha︵盆.rra"Lg来___04::tr钱‘八、六声‘‘~，，.预测值长扫一俨’%料啼矛解、妇气︶，、嘱户添创闷-下埃图5-3事故状态下用水量预测值与样本值比较5.4.2.3事故状态优化调度建立事故状态优化调度模型 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究本系统包括5个水源(水厂或加压泵站)，各处技术经济参数列于表5-50表5-5各水源技术经济参数水源所在节点制水成本S,;水费收入S2i电度电费。，基本电费53(元/米3)(元/米3)(元/度)(元/时)91.0411.6690.33231.25]31.0411.6690.33220.83191.11.6690.33220.83200.981.6690.33231.25221.321.6690.33220.83为简便计，本次优化调度只决策出各水源的供水流量和压力，根据式(4-40),(4-39)建立优化调度的数学模型为:XNP-产·。-N,-Q,,-H(Qs),h(F)=min[艺(82,+D,q,+2—)+艺(H一Hn)21胃102x3600-i7}.77(鸟)’0.002726,·H;·9h(F)=min[艺(S,·Q+S,+一Sea-Q)+艺(H，一H},)21粉约束条件:艺间Q，一Q"IfQw=0i=1,2,-,NS蠕<_Q,‘9oa、i=1,2,...,N,HL，<_H:<_HUi=1,2,---,N.,2.模型求解本文采用Ling。软件和遗传算法对供水系统事故时优化调度模型分别进行了求解，优化结果一致，见表5-6:5.4.3结果分析针对上述供水系统条件，用遗传算法和Ling。软件对供水系统优化模型进行求解的效果令人满意。遗传算法和Lingo软件均可有效的解决城市供水运行事故时优化模型的求解问题。从优化计算结果(只决策各水源优化的供水流量与压力时)可见二者基本一致;但从计算速度来看Ling。软件比遗传算法较快，计算过程、初始条件等也较为简单。 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究本系统包括5个水源(水厂或加压泵站)，各处技术经济参数列于表5-50表5-5各水源技术经济参数水源所在节点制水成本S,;水费收入S2i电度电费。，基本电费53(元/米3)(元/米3)(元/度)(元/时)91.0411.6690.33231.25]31.0411.6690.33220.83191.11.6690.33220.83200.981.6690.33231.25221.321.6690.33220.83为简便计，本次优化调度只决策出各水源的供水流量和压力，根据式(4-40),(4-39)建立优化调度的数学模型为:XNP-产·。-N,-Q,,-H(Qs),h(F)=min[艺(82,+D,q,+2—)+艺(H一Hn)21胃102x3600-i7}.77(鸟)’0.002726,·H;·9h(F)=min[艺(S,·Q+S,+一Sea-Q)+艺(H，一H},)21粉约束条件:艺间Q，一Q"IfQw=0i=1,2,-,NS蠕<_Q,‘9oa、i=1,2,...,N,HL，<_H:<_HUi=1,2,---,N.,2.模型求解本文采用Ling。软件和遗传算法对供水系统事故时优化调度模型分别进行了求解，优化结果一致，见表5-6:5.4.3结果分析针对上述供水系统条件，用遗传算法和Ling。软件对供水系统优化模型进行求解的效果令人满意。遗传算法和Lingo软件均可有效的解决城市供水运行事故时优化模型的求解问题。从优化计算结果(只决策各水源优化的供水流量与压力时)可见二者基本一致;但从计算速度来看Ling。软件比遗传算法较快，计算过程、初始条件等也较为简单。 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究表5-6优化结果优化水量优化的出厂压力水源所在节点(m3/h)(m)9300021.6913300020.0119145524.0220300023.82200水量合计104555.5本章小结由于供水系统的复杂性，其优化模型求解起来相当困难。供水行业的科研工作者已经尝试使用多种算法求解本领域的优化模型，并取得了一定的成绩。本章结合上一章中建立的输配水系统事故时优化调度模型，分别尝试用MDCP.遗传算法和Ling。软件三种不同的方法进行模型求解的研究。从实际计算分析来看，Lingo软件具有一定的优势。 天津大学博士学位论文第五章事故时优化调度模型求解方法的研究表5-6优化结果优化水量优化的出厂压力水源所在节点(m3/h)(m)9300021.6913300020.0119145524.0220300023.82200水量合计104555.5本章小结由于供水系统的复杂性，其优化模型求解起来相当困难。供水行业的科研工作者已经尝试使用多种算法求解本领域的优化模型，并取得了一定的成绩。本章结合上一章中建立的输配水系统事故时优化调度模型，分别尝试用MDCP.遗传算法和Ling。软件三种不同的方法进行模型求解的研究。从实际计算分析来看，Lingo软件具有一定的优势。 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统第六章供水管网事故状态调度决策支持系统6.1基于GIS的决策支持系统简介6.1.1地理信息系统GIS从20世纪60年代初提出GIs概念和60年代中期建立了世界上第一个地理信息系统(CGIS)以来的近40年间里，特别是近10年来，随着计算机技术和网络通信技术的迅速发展，GIs技术发展非常快。围绕着这项技术的研究、开发和应用逐步形成了一门交叉性、边缘性的学科，在计算机软硬件支持下，可以对空间数据按地理坐标或空间位置进行各种处理、对数据进行有效的管理、研究各种空间实体及相互关系，获得满足应用需求的信息，并以地图、图形或报表的形式提供给用户。由此可见，地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软件和硬件环境的支持下，运用系统工程和信息科学的理论和方法，综合地、动态地对空间数据进行采集、储存、管理、查询、分析、模拟和显示，实时提供空间和动态的地理环境信息，并服务于辅助决策的空间信息系统。它已经广泛应用于资源调查与利用、环境监测与治理、城市规划与管理、灾情预报与抢险救灾、工程规划与建设等领域17511761177}6.1.2决策支持系统DSS决策支持系统由美国M.S.ScottMorton于70年代初在《管理决策系统》一文中首先提出，并于80年代迅速发展，是一种人机交互的信息系统，是从系统观点出发，利用现代计算机存储量大、运算速度快等特点，应用决策理论方法，对定结构、未定结构或不定结构化问题进行描述、组织进而协助人们完成管理决策的支持技术，是由数据库、模型库和方法库支持的交互式计算机软件系统「7“〕。6.1.3基于GIS的决策支持系统从目前大多数GIs的功能来看，它们尚停留在空间数据的采集、储存、管理、查询、分析和显示、制图的水平上，空间分析能力较弱，缺乏对复杂空间问题决策的支持能力，难以满足各级决策者的需要。从目前大多数的DSS的功能来看，它们不能灵活、直观地描述对象的牢间 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统第六章供水管网事故状态调度决策支持系统6.1基于GIS的决策支持系统简介6.1.1地理信息系统GIS从20世纪60年代初提出GIs概念和60年代中期建立了世界上第一个地理信息系统(CGIS)以来的近40年间里，特别是近10年来，随着计算机技术和网络通信技术的迅速发展，GIs技术发展非常快。围绕着这项技术的研究、开发和应用逐步形成了一门交叉性、边缘性的学科，在计算机软硬件支持下，可以对空间数据按地理坐标或空间位置进行各种处理、对数据进行有效的管理、研究各种空间实体及相互关系，获得满足应用需求的信息，并以地图、图形或报表的形式提供给用户。由此可见，地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软件和硬件环境的支持下，运用系统工程和信息科学的理论和方法，综合地、动态地对空间数据进行采集、储存、管理、查询、分析、模拟和显示，实时提供空间和动态的地理环境信息，并服务于辅助决策的空间信息系统。它已经广泛应用于资源调查与利用、环境监测与治理、城市规划与管理、灾情预报与抢险救灾、工程规划与建设等领域17511761177}6.1.2决策支持系统DSS决策支持系统由美国M.S.ScottMorton于70年代初在《管理决策系统》一文中首先提出，并于80年代迅速发展，是一种人机交互的信息系统，是从系统观点出发，利用现代计算机存储量大、运算速度快等特点，应用决策理论方法，对定结构、未定结构或不定结构化问题进行描述、组织进而协助人们完成管理决策的支持技术，是由数据库、模型库和方法库支持的交互式计算机软件系统「7“〕。6.1.3基于GIS的决策支持系统从目前大多数GIs的功能来看，它们尚停留在空间数据的采集、储存、管理、查询、分析和显示、制图的水平上，空间分析能力较弱，缺乏对复杂空间问题决策的支持能力，难以满足各级决策者的需要。从目前大多数的DSS的功能来看，它们不能灵活、直观地描述对象的牢间 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统位置、空间分布等信息，不能为决策者或决策分析人员创造一种空间数据可视化的决策环境，在此环境下，决策者可以充分利用和应用自己的经验、知识，直观详细地了解和分析决策过程中的各主要因素及其相关关系和相互影响，激发其思维创造能力，最终有效地做出决策。GIs与DSS各自的发展都具备了两种技术集成的条件。为了使决策者能够有效地利用空间信息，将GIs与DSS有机地集成起来，构成基于GIs的决策支持系统，即借助GIs对空间数据的输入、编辑、储存、管理、查询、分析、模拟和显示等功能，并在DSS中加入空间分析模块，使之能够辅助决策者求解复杂的空间问题。基于GIs的决策支持系统是由空间决策支持、空间数据库等相互依存、相互作用的若干元素构成，并进行空间数据处理、分析和决策的有机整体，其中最主要的行为是空间决策支持(SDS)。空间决策支持是应用空间分析的各种手段对空间数据进行处理变换，以提取出隐含于空间数据中的事实与关系，并以图形、表格和文字的形式直接地加以表达，为现实世界中的各种应用提供科学、合理的决策支持。由于空间分析的手段直接融合了数据的空间关系，并能充分利用数据的现势性特点，因此其提供的决策支持将更加符合客观现实，更有利于决策。6.2基于GIS的事故状态调度决策支持系统设计6.2.1系统总体设计目标1.在详细调研的基础上，明确用户需求，开发出切合实际需要的实用系统;2.对系统所涉及的数据资料进行标准化分类和规范化管理，为实际应用创造有利条件;3.以数据综合分析为基础，结合模型和专业知识运用，实现由数据支持向决策支持的发展;4.系统界面友好，人机交互便捷，现场模拟逼真，使系统易于操作，并达到更好的应用效果。6.2.2系统结构设计城市供水管网事故状态调度决策支持系统应由数据库管理系统、模型库管理系统和方法库管理系统组成。其构造形式见图6-1. 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统位置、空间分布等信息，不能为决策者或决策分析人员创造一种空间数据可视化的决策环境，在此环境下，决策者可以充分利用和应用自己的经验、知识，直观详细地了解和分析决策过程中的各主要因素及其相关关系和相互影响，激发其思维创造能力，最终有效地做出决策。GIs与DSS各自的发展都具备了两种技术集成的条件。为了使决策者能够有效地利用空间信息，将GIs与DSS有机地集成起来，构成基于GIs的决策支持系统，即借助GIs对空间数据的输入、编辑、储存、管理、查询、分析、模拟和显示等功能，并在DSS中加入空间分析模块，使之能够辅助决策者求解复杂的空间问题。基于GIs的决策支持系统是由空间决策支持、空间数据库等相互依存、相互作用的若干元素构成，并进行空间数据处理、分析和决策的有机整体，其中最主要的行为是空间决策支持(SDS)。空间决策支持是应用空间分析的各种手段对空间数据进行处理变换，以提取出隐含于空间数据中的事实与关系，并以图形、表格和文字的形式直接地加以表达，为现实世界中的各种应用提供科学、合理的决策支持。由于空间分析的手段直接融合了数据的空间关系，并能充分利用数据的现势性特点，因此其提供的决策支持将更加符合客观现实，更有利于决策。6.2基于GIS的事故状态调度决策支持系统设计6.2.1系统总体设计目标1.在详细调研的基础上，明确用户需求，开发出切合实际需要的实用系统;2.对系统所涉及的数据资料进行标准化分类和规范化管理，为实际应用创造有利条件;3.以数据综合分析为基础，结合模型和专业知识运用，实现由数据支持向决策支持的发展;4.系统界面友好，人机交互便捷，现场模拟逼真，使系统易于操作，并达到更好的应用效果。6.2.2系统结构设计城市供水管网事故状态调度决策支持系统应由数据库管理系统、模型库管理系统和方法库管理系统组成。其构造形式见图6-1. 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统位置、空间分布等信息，不能为决策者或决策分析人员创造一种空间数据可视化的决策环境，在此环境下，决策者可以充分利用和应用自己的经验、知识，直观详细地了解和分析决策过程中的各主要因素及其相关关系和相互影响，激发其思维创造能力，最终有效地做出决策。GIs与DSS各自的发展都具备了两种技术集成的条件。为了使决策者能够有效地利用空间信息，将GIs与DSS有机地集成起来，构成基于GIs的决策支持系统，即借助GIs对空间数据的输入、编辑、储存、管理、查询、分析、模拟和显示等功能，并在DSS中加入空间分析模块，使之能够辅助决策者求解复杂的空间问题。基于GIs的决策支持系统是由空间决策支持、空间数据库等相互依存、相互作用的若干元素构成，并进行空间数据处理、分析和决策的有机整体，其中最主要的行为是空间决策支持(SDS)。空间决策支持是应用空间分析的各种手段对空间数据进行处理变换，以提取出隐含于空间数据中的事实与关系，并以图形、表格和文字的形式直接地加以表达，为现实世界中的各种应用提供科学、合理的决策支持。由于空间分析的手段直接融合了数据的空间关系，并能充分利用数据的现势性特点，因此其提供的决策支持将更加符合客观现实，更有利于决策。6.2基于GIS的事故状态调度决策支持系统设计6.2.1系统总体设计目标1.在详细调研的基础上，明确用户需求，开发出切合实际需要的实用系统;2.对系统所涉及的数据资料进行标准化分类和规范化管理，为实际应用创造有利条件;3.以数据综合分析为基础，结合模型和专业知识运用，实现由数据支持向决策支持的发展;4.系统界面友好，人机交互便捷，现场模拟逼真，使系统易于操作，并达到更好的应用效果。6.2.2系统结构设计城市供水管网事故状态调度决策支持系统应由数据库管理系统、模型库管理系统和方法库管理系统组成。其构造形式见图6-1. 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统图6-1城市供水管网事故状态调度决策支持系统结构简图6.2.3系统菜单结构城市供水管网事故状态调度决策支持系统的菜单结构见表6-1.6.2.4开发环境I.操作系统采用MicrosoftWindows2000Professional2.开发工具MicrosoftVisualBasic6.0，该软件具有高效、可视化应用程序开发环境，是高端的面向对象的编程工具，能够与Windows操作系统紧密结合，运行速度快，用户界面美观，调试方便。3.GIS平台:ESRIArcGIS8.3，是世界上应用最广泛的GIS软件之一，是我国GIS领域常用的商业软件。 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统图6-1城市供水管网事故状态调度决策支持系统结构简图6.2.3系统菜单结构城市供水管网事故状态调度决策支持系统的菜单结构见表6-1.6.2.4开发环境I.操作系统采用MicrosoftWindows2000Professional2.开发工具MicrosoftVisualBasic6.0，该软件具有高效、可视化应用程序开发环境，是高端的面向对象的编程工具，能够与Windows操作系统紧密结合，运行速度快，用户界面美观，调试方便。3.GIS平台:ESRIArcGIS8.3，是世界上应用最广泛的GIS软件之一，是我国GIS领域常用的商业软件。 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统图6-1城市供水管网事故状态调度决策支持系统结构简图6.2.3系统菜单结构城市供水管网事故状态调度决策支持系统的菜单结构见表6-1.6.2.4开发环境I.操作系统采用MicrosoftWindows2000Professional2.开发工具MicrosoftVisualBasic6.0，该软件具有高效、可视化应用程序开发环境，是高端的面向对象的编程工具，能够与Windows操作系统紧密结合，运行速度快，用户界面美观，调试方便。3.GIS平台:ESRIArcGIS8.3，是世界上应用最广泛的GIS软件之一，是我国GIS领域常用的商业软件。 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统表6-1城市供水管网事故状态调度决策支持系统的菜单结构数据库优化调度方法库模型库系统维护空间分析帮助管理系统系统管理系统管理系统管网小时供水系统空间综合用水量用水量系统报表输出用水量水量预测查询预测方法预测模型帮助小时负荷分管网水力管网运行管网压力管网运行模拟管网宏观模型关于析图信息状态模拟分布图方法事故状态管网调度管网事故优化管网事故时优文件管理供水系统关闸显示信息模型求解方法化调度模型优化调度管网空间退出系统信息6.3事故状态调度决策支持系统的功能城市供水管网事故状态调度决策支持系统的主要功能有:收集、整理、贮存并及时提供运行系统与决策系统的各种数据;灵活运用各种模型与方法通过调用数据库有关信息进行运行分析、水量预测、管网各种运行状态(正常/事故)模拟及优化模型求解;友好的人机界面和各种图形、表格的输出功能;系统维护和帮助功能，如图6-2。具体功能有以下几项:1.报表数据编辑、浏览、查询、打印能够根据操作人员选择的报表类型从对应的数据库中整理出有关记录，并加以统计汇总、增删、编辑、浏览、查询、打印输出。2.管网用水量时负荷变化规律分析图能够根据需要从数据库中选取对应的记录，以一天24个时段用水量负荷柱状图和任意时段30天用水量时负荷折线图表示出来。(1)若选择按日期方式进行水量分析，则在弹出的窗体〔图6-3)内选择日期，即可对该日内24个小时时段的用水量进行分析;C2)若选择按时段方式进行水量分析，则可以根据操作人员的选择在图6-4中对一个月内各天某一时段的用水量进行纵向与横向比较，从而分析管网时用水量月变化规律。3管网小时用水量管理修改、维护管网中时用水量的数据信息，并可以以报表的形式提供给用户，如图6-5. 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统表6-1城市供水管网事故状态调度决策支持系统的菜单结构数据库优化调度方法库模型库系统维护空间分析帮助管理系统系统管理系统管网小时供水系统空间综台用水量系统报表输出用水量水量预测查询预测方法预测模型帮助小时负荷分管网水力管网运行管网压力管网运行模拟管网宏观模型荧于析图信息状态模拟分布图方法事故状态管网调度管网事故优化管网事故时优文件管理供水系统关闸显示信息模型求解方法化调度模型优化调度管网空问退出系统信息6．3事故状态调度决策支持系统的功能城市供水管网事故状态调度决策支持系统的主要功能有：收集、整理、贮存并及时提供运行系统与决策系统的各种数据；灵活运用各种模型与方法通过调用数据库有关信息进行运行分析、水量预测、管网各种运行状态(正常／事故)模拟及优化模型求解；友好的人机界面和各种图形、表格的输出功能；系统维护和帮助功能，如图6．2。具体功能有以下几项：1．报表数据编辑、浏览、查询、打印能够根据操作人员选择的报表类型从对应的数据库中整理出有关记录，并加以统计汇总、增删、编辑、浏览、查询、打印输出。2．管网用水量时负荷变化规律分析图能够根据需要从数据库中选取对应的记录，以一天24个时段用水量负荷柱状图和任意时段30天用水量时负荷折线图表示出来。(1)若选择按日期方式进行水量分析，则在弹出的窗体(图6．3)内选择日期，即可对该日内24个小时时段的用水量进行分析；(2)若选择按时段方式进行水量分析，则可以根据操作人员的选择在图6—4中对一个月内各天某一时段的用水量进行纵向与横向比较，从而分析管网时用水量月变化规律。3．管网小时用水量管理修改、维护管网中时用水量的数据信息，并可以以报表的形式提供给用户，如图6—5。 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统图6．2城市供水管网事故状态决策支持系统主界面图6—3管网用水量时负荷月变化规律 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统图6-4管网时用水量月变化趋势图4．管网水力／调度／空间信息管理能够方便的对整个供水管网的水力(各水厂供水量、各监测点压力：见图6—6)／调度／空间综合信息进行输入、浏览、查询、输出。图6—5管网小时负荷记录编辑窗体 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统图6-6管网水力综合信息管理窗体5．供水系统水量预测操作人员在决策支持系统方法库中选择合适的时供水量预测方法及模型库中相应的模型，通过调用决策支持系统数据库中的管网时用水量信息数据，进行预测计算，并输出预测结果。功能界面见图6—7。图6—7供水系统水量预测窗体 天泮大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统6．管网运行状态模拟操作人员可在方法库中选择合适的管网运行状态的模拟方法及模型库中相应的模型，通过调用决策支持系统数据库中的管网运行水力信息数据，进行模拟计算，并输出模拟结果，可作为调度人员评价调度方案的参考。功能界面见图6—8。图6-8宏观模型模拟功能窗体7．事故状态供水系统优化计算操作人员可在方法库中选择合适的供水系统优化计算方法，通过输入或从数据库中调入预测的用水量并调用模型库中系统运行优化模型，进行优化计算，输出正常或事故状态下优化决策结果。功能界面见图6-9。8．空间综合查询可以在不同图层上按照结构化查询语言(SQL)规则，根据操作人员输入的奄询条件，在地图上查找所需要的图形要素，如图6-10。 天沣大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统图6．9事故状态优化调度决策功能窗体图6—10空间综合查询窗体9．管网压力分布图能够根据管网中各压力监测点的压力生成管网中压力分布图，直观全面的展 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统示管网水力条件，如图6-11，其中压力由深到浅表示逐渐降低。图6-11管网压力分布图显示lO．事故状态关闸显示可以通过GIS工具的网络分析功能，由事故点搜寻出需要关闭的闸阀，并在地图上显示，如图6-12。图中言为事故点，o为正常运行的闸阀，◆为需关闸阀。11．模型库管理系统和方法库管理系统这两个系统在日常的调度工作中并不发挥作用，操作人员也不必使用这两项功能。当供水系统的用水量预测、管网工作状态模拟及优化调度模型和求解方法有了较大改进时，由科研人员使用这两项功能将模型库和方法库中的模型与方法进行增删或改进。12．帮助能够对本系统中各种功能的使用方法、注意事项进行详细的介绍和说明。 天津大学博士学位论文第^章供水管网事故状态调度决策支持系统6．4本章小结图6—12关闸显示界面本章首先介绍了城市供水管网事故状态调度决策支持系统的理论依据：GIS与DSS，并在此基础上提出了基于GIS的决策支持系统。基于GIS的决策支持系统是一种新型的决策支持系统，它突破了传统DSS的局限性，能够在可视化的条件下对决策对象进行空间管理与空间分析，为决策者提供真实客观的决策环境，使之能快捷方便的做出符合客观现实，合理准确的决策。在此基础上，作者编制了城市供水管网事故状态调度决策支持系统，并在本章对该系统的结构和功能作了详细的介绍。 天津大学博士学位论文第六章供水管网事故状态调度决策支持系统图6-12关闸显示界面6.4本章小结本章首先介绍了城市供水管网事故状态调度决策支持系统的理论依据:GIS与DSS，并在此基础上提出了基于GIS的决策支持系统。基于GIS的决策支持系统是一种新型的决策支持系统，它突破了传统DSS的局限性，能够在可视化的条件下对决策对象进行空间管理与空间分析，为决策者提供真实客观的决策环境，使之能快捷方便的做出符合客观现实，合理准确的决策。在此基础上，作者编制了城市供水管网事故状态调度决策支持系统，并在本章对该系统的结构和功能作了详细的介绍。 天津大学博士学位论文第七章总结与展望第七章总结和展望随着经济的发展，城市供水系统的优化调度在城市供水生活中发挥着越来越重要的作用。优化调度不但能使管网压力分布均匀，提高供水服务质量，而且可以获得较好的供水经济效益。因此目前己有一些城市的给水管网开始进行供水优化调度的研究与应用，但管网在发生事故时的优化调度国内却至今无人研究。由于国内许多城市的供水管道敷设年代已久，且很多采用灰口铸铁管，故因各种自然因素和人为因素，极易发生漏损和爆管等事故。而在发生事故时，因调度方案缺乏科学合理的计算，不仅难于满足用户需求，而且极易造成能源和水资源的浪费。因此非常需要进行有关城市输配水系统事故时优化调度的研究，其研究成果必将对城市自来水企业日常管理和运行具有重要的指导意义。7.1本文结论通过本研究，可以得出以下结论:1.管网故障期间实施优化调度决策，有利于调度人员对事故的影响程度和各种调度方案是否得当做出较准确的估计和判断，进而通过合理调度水厂、泵站的水泵机组，确保管网供水压力均匀分布，既保证了管网安全运行，又提高供水企业的社会、经济效益。a.为方便城市供水系统事故时优化调度的推广使用，本文建立了城市供水管网事故状态调度决策支持系统。该系统可方便地对各种供水信息进行存储，可灵活地选用用于供水系统决策的各种模型和算法，并以结果库的形式将优化决策结果提前存储于系统中，从而大大减轻了对操作人员的知识水平的要求，大幅度缩短了优化决策的时间，为城市供水管网事故状态调度决策支持系统的推广起到了积极作用。3.研究成果不仅运用于管网事故调度，而且也可应用在管网维护方面，如制定干管、干闸维修预案等，从而进一步提高供水企业日常运行管理的技术水平。 天津大学博士学位论文第七章总结与展望7.2进一步的工作虽然本文在城市供水系统事故时优化运行的研究上取得了一些成绩，但是由于时间问题和作者水平有限，距真正的科学、经济的供水运行目标还有不少差距。加之许多工作都是初步尝试，国内外可供参考资料较少，所以在本研究中还存在许多缺憾，例如，城市供水管网事故时宏观模型的研究，不论在模拟的效果还是模拟的方法上，都需要进一步进行深入的研究与完善。 天津大学博士学位论文附图附图 天津大学博士学位论文参考文献参考文献1.汪光熹等，城市供水行业2000年技术进步发展规划，中国建筑工业出版社，19932甲丁峰，娄性义，城市输配水管道爆破机理与防护技术分析，青岛建筑工程学院学报，1994,15(4).30-353，赵新华，王i*等.给水管网模拟显示屏及水闸微机管理系统研究.中国给水排水，1997,13(5):12-144黄宇阳，许仕荣，给水管网图形信息系统的研究.给水排水，19982400):36一395.袁一星，赵洪宾等.给水管网综合信息微机管理系统研究.中国给水排水，1994,10(6):35-396.张安伟.储诚山等.基于地理信息系统上的给水管网管理.化工给水排水设计.1998,(3):1-37张宏伟，单金林等.城市供水业务管理的研究，中国给水排水，1999,15(6)8-108.AndreasSchulteandArthurP.Malm，IntegratingHydraulicModelingandSCADASystemsforSystemPlanningandControl,JournalAWWA,July，1993,115(4),511-5229.Nitivattananon,Vilasetal，Optimizationofwatersupplysystemoperation，JournalofWaterResourcesPlanningandManagement,1996,v122,n5,Sep-Oct,374-38410.Nitivattanannon,Vilas,SCADAsystemrequirementsforoptimumpumping,ProceedingsNationalConferenceonHydraulicEngineering,1994,npt1,pl10-11411.Sakarya,AyseBurcu(ArizonaStateuniversity)，Optimaloperationofwaterdistributionsystemsforwaterqualitypurposes,1998,n2,66-6712.Pelletier,Genevieve;Townsend,RonaldD.，OptimizationoftheregionalmunicipalityofOttawa-Carleton"swatersupplysystemoperations.I.Modeldevelopment,CanadianJournalofCivilEngineering,1996,v23,n2,347-357109'